彩色图像的CLAHE算法 C++

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法是一种图像增强算法，可以提高图像的对比度和细节。它是一种自适应的直方图均衡化方法，可以将图像分成小块，然后在每个小块内进行直方图均衡化。这种方法可以防止直方图均衡化过程中出现的过度增强和噪点。

下面是一个简单的彩色图像CLAHE算法的C++实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void clahe(Mat& src, Mat& dst, int clipLimit, Size tileSize)
{
    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2Lab); // 转换到Lab颜色空间
    std::vector<Mat> channels;
    split(src, channels); // 分离通道

    Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(clipLimit, tileSize); // 创建CLAHE对象

    clahe->apply(channels[0], channels[0]); // 对亮度通道进行CLAHE处理

    merge(channels, src); // 合并通道
    cvtColor(src, dst, COLOR_Lab2BGR); // 转换回BGR颜色空间
}

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg");
    if (src.empty())
    {
        std::cerr << "Failed to open image file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    Mat dst;
    clahe(src, dst, 4, Size(8, 8)); // 使用CLAHE算法增强图像

    imshow("Original Image", src);
    imshow("CLAHE Image", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先将彩色图像转换到Lab颜色空间，并分离出亮度通道。然后，我们创建一个CLAHE对象，并对亮度通道进行CLAHE处理。最后，我们将通道合并，将图像转换回BGR颜色空间，并显示原始图像和CLAHE增强后的图像。

在调用CLAHE算法时，您可以调整clipLimit和tileSize参数以获得更好的效果。clipLimit参数用于限制直方图均衡化的过度增强，而tileSize参数用于指定每个小块的大小。