对比度有限自适应直方图均衡化

对比度有限自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种用于图像增强的算法。它是直方图均衡化的一种改进，可以在增强图像对比度的同时避免出现过度增强的情况。CLAHE算法将图像分成许多小块，对每个小块进行直方图均衡化，然后将小块重新组合成一张增强后的图像。这种方法可以避免在整个图像上进行直方图均衡化时出现的过度增强的情况，同时也可以保留图像的局部细节信息。

相关问题

限制对比度自适应直方图均衡化

限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是自适应直方图均衡化的一种改进方法。与传统的直方图均衡化不同，CLAHE可以限制对比度增强的范围，从而避免出现过度增强和噪声的问题。

CLAHE的主要思想是在每个局部区域内执行直方图均衡化，并且对于每个像素点，都根据其所在的局部区域的对比度进行调整。具体来说，CLAHE将每个局部区域内的直方图进行均衡化，然后将均衡化后的直方图削减到一个预先设定的阈值范围内。这样可以避免对比度增强的过度，同时还可以保持图像的细节信息和整体亮度分布。

CLAHE的优点是可以消除全局直方图均衡化引起的过度增强和噪声问题，同时还能够保留图像的细节信息。因此，CLAHE被广泛应用于医学图像处理、自然图像增强等领域。

限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE

限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种图像增强方法，它可以增加图像的对比度和清晰度。它是对传统直方图均衡化方法的改进，因为传统方法会在整个图像上应用相同的直方图均衡化算法，导致一些局部区域的对比度增加过多，使得图像看起来失真。CLAHE方法将图像分成很多小的区域，然后在每个区域上应用直方图均衡化算法，同时限制每个区域的最大对比度，以避免过度增加对比度。这样可以保持整个图像的平衡，同时增加图像的细节和清晰度。CLAHE方法通常用于医学图像处理和计算机视觉领域。