图像增强算法 CLAHE

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种常用的图像增强算法，它通过对图像的直方图进行自适应的均衡化来增强图像的对比度，同时避免了传统直方图均衡化算法中可能出现的过度增强的问题。

CLAHE算法的基本思想是将图像分成若干个小块，对每个小块的直方图进行均衡化，然后对每个小块进行限制，使得每个小块中的像素值的数量不会超过一个指定的阈值。这样做的好处是在增强图像对比度的同时，也保留了图像的局部细节。

具体来说，CLAHE算法的步骤如下：

1.将图像分成若干个小块。

2.对每个小块的直方图进行均衡化，得到增强后的小块。

3.对每个小块进行限制，使得每个小块中的像素值的数量不会超过一个指定的阈值。

4.将增强后的小块拼接起来，得到最终的增强后的图像。

CLAHE算法在增强图像的对比度方面表现良好，尤其是在局部细节处理方面有很好的效果。但是，由于算法需要对图像进行分块，因此在处理大型图像时需要消耗较多的计算资源。同时，由于对每个小块的像素值进行限制，可能会导致图像出现一些不自然的效果，如颜色失真等。