如何用c++实现clahe算法

可以使用OpenCV库中的函数cv::createCLAHE进行实现。首先需要对图像进行灰度化，然后创建CLAHE对象，设置参数，使用对象对图像进行直方图均衡化。具体代码如下：

//导入OpenCV库
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
//读入图像
Mat image = imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

//创建CLAHE对象
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(clipLimit=40.0, tileGridSize=Size(8, 8));

//图像直方图均衡化
Mat result;
clahe->apply(image, result);

//显示结果
imshow("Result", result);
waitKey(0);
return 0;
}

相关问题

如何使用C++实现CLAHE algorithm

CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）算法是一种用于图像增强的技术，它可以增强图像的对比度和细节。下面是使用C语言实现CLAHE算法的步骤：

步骤1：读取图像

首先，需要从磁盘中读取图像并存储在内存中。可以使用OpenCV库中的函数cvLoadImage()来读取图像。

步骤2：将图像分成小块

CLAHE算法将图像分成小块，并在每个块上执行直方图均衡化。可以使用cv::Mat类中的函数cv::Mat::reshape()将图像分成小块。要生成小块，需要指定块的大小和重叠量。

步骤3：计算直方图

对于每个块，需要计算其直方图。可以使用OpenCV库中的函数cv::calcHist()来计算直方图。

步骤4：计算累积分布函数

对于每个块，需要计算其累积分布函数。可以使用OpenCV库中的函数cv::normalize()来计算累积分布函数。

步骤5：计算CLAHE限制增强

对于每个块，需要执行CLAHE限制增强。可以使用计算出的累积分布函数来实现。

步骤6：重组图像

最后，需要将所有小块重新组合成原始图像。可以使用cv::Mat类中的函数cv::Mat::reshape()来重组图像。

以上是使用C语言实现CLAHE算法的基本步骤，需要根据具体情况进行调整和优化。

clahe算法C++实现

由于CLAHE是一种图像增强算法，需要对图像进行像素级的处理，因此需要使用C语言来实现。

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_GRAY_LEVEL 256
#define CLIP_LIMIT  3.0

int height, width;
int clipLimit;
int nrTilesX, nrTilesY;
int tileSizeX, tileSizeY;
int *histogram;
int **lut;

int min(int a, int b) {
    return a < b ? a : b;
}

int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

int clip(int value, int minValue, int maxValue) {
    return max(min(value, maxValue), minValue);
}

void init() {
    tileSizeX = (int) ceil((double) width / nrTilesX);
    tileSizeY = (int) ceil((double) height / nrTilesY);
    clipLimit = (int) (CLIP_LIMIT * tileSizeX * tileSizeY / MAX_GRAY_LEVEL);

    histogram = (int*) malloc(MAX_GRAY_LEVEL * sizeof(int));

    lut = (int**) malloc(nrTilesX * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < nrTilesX; i++) {
        lut[i] = (int*) malloc(MAX_GRAY_LEVEL * sizeof(int));
    }
}

void calculateHistogram(unsigned char *image, int x, int y) {
    int startX = x * tileSizeX;
    int startY = y * tileSizeY;

    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        histogram[i] = 0;
    }

    for (int i = 0; i < tileSizeY; i++) {
        for (int j = 0; j < tileSizeX; j++) {
            int pixelValue = image[(startY + i) * width + (startX + j)];
            histogram[pixelValue]++;
        }
    }
}

void clipHistogram() {
    int excess = 0;
    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        if (histogram[i] > clipLimit) {
            excess += histogram[i] - clipLimit;
            histogram[i] = clipLimit;
        }
    }

    int average = excess / MAX_GRAY_LEVEL;
    int remainder = excess % MAX_GRAY_LEVEL;

    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        histogram[i] += average;
    }

    for (int i = 0; i < remainder; i++) {
        histogram[i]++;
    }
}

void calculateLUT() {
    for (int i = 0; i < nrTilesX; i++) {
        calculateHistogram(image, i, 0);
        clipHistogram();

        int sum = 0;
        for (int j = 0; j < MAX_GRAY_LEVEL; j++) {
            sum += histogram[j];
            lut[i][j] = clip(sum * MAX_GRAY_LEVEL / tileSizeX / tileSizeY, 0, 255);
        }

        for (int j = 1; j < nrTilesY; j++) {
            calculateHistogram(image, i, j);
            clipHistogram();

            sum = 0;
            for (int k = 0; k < MAX_GRAY_LEVEL; k++) {
                sum += histogram[k];
                lut[i][k] = clip(sum * MAX_GRAY_LEVEL / tileSizeX / tileSizeY, 0, 255);
            }
        }
    }
}

void applyLUT(unsigned char *image) {
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            int tileX = j / tileSizeX;
            int tileY = i / tileSizeY;
            int pixelValue = lut[tileX][image[i * width + j]];
            image[i * width + j] = (unsigned char) pixelValue;
        }
    }
}

void clahe(unsigned char *image, int _width, int _height, int _nrTilesX, int _nrTilesY) {
    image = (unsigned char*) malloc(width * height * sizeof(unsigned char));
    width = _width;
    height = _height;
    nrTilesX = _nrTilesX;
    nrTilesY = _nrTilesY;

    init();

    calculateLUT();

    applyLUT(image);
}

上述代码实现了CLAHE算法的主要流程，包括分割图像、计算直方图、限制直方图中像素数量、计算局部直方图均衡化后的灰度值映射表、应用灰度值映射表等步骤。

需要注意的是，由于CLAHE算法需要对图像进行像素级处理，因此在实现时需要使用指针和动态内存分配等操作。