clahe算法代码c
时间: 2024-09-21 07:07:14 浏览: 29
CLAHE算法是一种自适应直方图均衡化算法,它可以增强图像的对比度并减少噪声。下面是CLAHE算法的C++代码实现:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
Mat src = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 定义CLAHE对象
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
// 设置CLAHE参数
clahe->setClipLimit(4);
clahe->setTilesGridSize(Size(8, 8));
// 应用CLAHE算法
Mat dst;
clahe->apply(src, dst);
// 显示结果
imshow("Input", src);
imshow("Output", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个代码中,我们首先读取了一张灰度图像,然后定义了一个CLAHE对象。接着,我们设置了CLAHE算法的参数,包括clipLimit和tilesGridSize。最后,我们应用CLAHE算法并显示结果。
相关问题
CLAHE算法的C语言实现代码
以下是CLAHE算法的C语言实现代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define MAX_GREY 256
void histogram(int** image, int rows, int cols, int* hist, int max_grey);
void cum_histogram(int* hist, int max_grey);
void clip_histogram(int* hist, int max_grey, int clip_limit);
void map_histogram(int* hist, int max_grey, int num_pixels);
void equalize(int** image, int rows, int cols, int max_grey, int clip_limit);
int main() {
// Read image data
int rows, cols, max_grey;
scanf("%d %d %d", &cols, &rows, &max_grey);
int** image = (int**) malloc(rows * sizeof(int*));
for (int i = 0; i < rows; i++) {
image[i] = (int*) malloc(cols * sizeof(int));
for (int j = 0; j < cols; j++) {
scanf("%d", &image[i][j]);
}
}
// Apply CLAHE algorithm
int clip_limit = 4;
equalize(image, rows, cols, max_grey, clip_limit);
// Print equalized image data
printf("%d %d %d\n", cols, rows, max_grey);
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
printf("%d ", image[i][j]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
void histogram(int** image, int rows, int cols, int* hist, int max_grey) {
for (int i = 0; i < max_grey; i++) {
hist[i] = 0;
}
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
hist[image[i][j]]++;
}
}
}
void cum_histogram(int* hist, int max_grey) {
for (int i = 1; i < max_grey; i++) {
hist[i] += hist[i - 1];
}
}
void clip_histogram(int* hist, int max_grey, int clip_limit) {
int num_pixels = 0;
for (int i = 0; i < max_grey; i++) {
if (hist[i] > clip_limit) {
hist[i] = clip_limit;
}
num_pixels += hist[i];
}
int excess = num_pixels - max_grey;
for (int i = max_grey - 1; i >= 0 && excess > 0; i--) {
if (hist[i] > clip_limit) {
int reduction = fmin(excess, hist[i] - clip_limit);
hist[i] -= reduction;
excess -= reduction;
}
}
}
void map_histogram(int* hist, int max_grey, int num_pixels) {
for (int i = 0; i < max_grey; i++) {
hist[i] = round((max_grey - 1) * hist[i] / (float)num_pixels);
}
}
void equalize(int** image, int rows, int cols, int max_grey, int clip_limit) {
int* hist = (int*) malloc(max_grey * sizeof(int));
int* cum_hist = (int*) malloc(max_grey * sizeof(int));
histogram(image, rows, cols, hist, max_grey);
cum_histogram(hist, max_grey);
clip_histogram(hist, max_grey, clip_limit);
map_histogram(hist, max_grey, rows * cols);
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
image[i][j] = hist[image[i][j]];
}
}
free(hist);
free(cum_hist);
}
```
请注意,此代码仅适用于8位灰度图像。如果要处理其他类型的图像,需要进行适当的修改。此外,此代码还需要进行错误检查和内存管理。
如何用c实现clahe算法
CLAHE算法是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization的缩写,是一种通过增强图像的局部对比度来改善图像视觉质量的算法。实现CLAHE算法需要先进行直方图均衡化,再对直方图进行限制,最后进行局部区域的均衡化。
在C语言中,可以通过调用OpenCV库中的函数来实现CLAHE算法。具体的步骤如下:
1. 载入图像
2. 定义CLAHE算法的参数,包括图像均衡化后的限制值等
3. 对图像进行直方图均衡化
4. 对直方图进行限制
5. 对图像进行局部区域的均衡化
6. 输出处理后的图像
以下是一个简单的示例代码:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 载入图像
Mat img = imread("image.jpg");
// 定义CLAHE算法的参数
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(2, Size(8, 8));
clahe->setClipLimit(4);
// 对图像进行直方图均衡化
Mat imgHistEqualized;
cvtColor(img, imgHistEqualized, COLOR_BGR2Lab);
split(imgHistEqualized, channels);
clahe->apply(channels[0], channels[0]);
merge(channels, imgHistEqualized);
cvtColor(imgHistEqualized, imgHistEqualized, COLOR_Lab2BGR);
// 输出处理后的图像
imshow("image", img);
imshow("imageHistEqualized", imgHistEqualized);
waitKey(0);
return 0;
}