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。

相关问题

限制对比度自适应直方图均衡化公式

限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的公式如下：

首先，将图像分成若干个小区域，每个小区域内进行直方图均衡化，得到均衡化后的像素值：

$$
f_{i,j}^{'} = \frac{L-1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} h_k
$$

其中，$L$ 表示像素灰度级数，$N$ 表示小区域内像素总数，$h_k$ 表示灰度级为 $k$ 的像素数量。

然后，对每个小区域内的像素进行限制对比度处理，使得像素值分布在一个较小的范围内。具体做法是，计算小区域内像素值的累积分布函数（CDF），并将其限制在一个预设的阈值范围内：

$$
F_{i,j}(k) = \sum_{m=0}^{k}h_m \\
F_{i,j}^{'}(k) = \begin{cases}
F_{i,j}(k) & F_{i,j}(k) \leq T \\
T & F_{i,j}(k) > T
\end{cases}
$$

其中，$T$ 表示限制的阈值，$F_{i,j}(k)$ 表示灰度级为 $k$ 的像素在小区域 $(i,j)$ 内的累积分布函数，$F_{i,j}^{'}(k)$ 表示限制后的累积分布函数。

最后，根据限制后的累积分布函数，将小区域内的像素值进行映射：

$$
f_{i,j}^{''} = \frac{F_{i,j}^{'}(f_{i,j}^{'})}{N} \times (L-1)
$$

其中，$f_{i,j}^{''}$ 表示限制对比度后的像素值，$f_{i,j}^{'}$ 表示均衡化后的像素值。

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。