clahe算法 matlab实现

CLAHE算法（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种自适应直方图均衡化算法，能够有效地增强图像的对比度和细节，并避免了传统直方图均衡化算法中出现的过度增强和噪声放大的问题。

在Matlab中实现CLAHE算法，可以参考以下步骤：

1. 读入待处理的图像

img = imread('image.jpg');

2. 设置CLAHE算法的参数，包括窗口大小、网格数量和对比度限制等。

window_size = [128 128]; % 窗口大小
grid_size = [8 8]; % 网格数量
contrast_limit = 0.02; % 对比度限制

3. 调用Matlab自带的`adapthisteq`函数进行CLAHE算法处理。

img_clahe = adapthisteq(img, 'NumTiles', grid_size, 'ClipLimit', contrast_limit, 'NBins', 256, 'Range', 'full');

4. 显示处理后的图像

imshow(img_clahe);

以上就是Matlab实现CLAHE算法的简单步骤。需要注意的是，CLAHE算法可能会导致一些图像噪声被放大，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。

相关问题

clahe算法matlab代码

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种用于图像增强的算法。它首先将图像分成许多小块，然后对每个小块应用自适应直方图均衡化（AHE）算法。最后，通过插值来消除块之间的边界，确保增强后的图像平滑自然。下面是用MATLAB编写的CLAHE算法代码：

function enhanced_image = clahe(image, clip_limit, tile_size)
% image：输入图像
% clip_limit：对比度裁剪阈值
% tile_size：分块尺寸

% 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 初始化增强后的图像
enhanced_image = zeros(size(gray_image));

% 计算图像的行数和列数
[rows, cols] = size(gray_image);

% 计算行和列上的分块数
num_row_tiles = floor(rows / tile_size);
num_col_tiles = floor(cols / tile_size);

% 确保clip_limit不为0，限制范围为1到10之间
clip_limit = max(clip_limit, 1);
clip_limit = min(clip_limit, 10);

% 对每个分块应用AHE算法
for i = 1:num_row_tiles
    for j = 1:num_col_tiles
        % 获取当前分块的坐标
        start_row = (i-1) * tile_size + 1;
        end_row = start_row + tile_size - 1;
        start_col = (j-1) * tile_size + 1;
        end_col = start_col + tile_size - 1;
        
        % 获取当前分块的图像
        tile = gray_image(start_row:end_row, start_col:end_col);
        
        % 应用AHE算法
        tile_eq = histeq(tile);
        
        % 裁剪直方图，并缩放到0-255范围
        hist_clip = clipHist(tile_eq, clip_limit);
        
        % 将增强后的分块图像复制到输出图像中
        enhanced_image(start_row:end_row, start_col:end_col) = hist_clip;
    end
end

% 标准化增强后的图像
enhanced_image = uint8(255 * mat2gray(enhanced_image));
end

% 对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围
function hist_clip = clipHist(image, clip_limit)
% 计算直方图
histogram = imhist(image);
% 裁剪直方图
cdf = cumsum(histogram) / numel(image);
cdf_clip = min(cdf, clip_limit / 100);
cdf_clip = cdf_clip / max(cdf_clip);
% 缩放直方图
hist_clip = round(cdf_clip(image) * 255);
end

以上是用MATLAB实现的CLAHE算法的代码。该代码首先将输入图像转换为灰度图像，然后对图像进行分块，并对每个分块应用AHE算法。最后，对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围，生成增强后的图像。

clahe算法 matlab代码

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，限制对比度自适应直方图均衡化）是一种用于图像增强的算法。它是对直方图均衡化方法的改进，通过对图像的小块进行直方图均衡化，限制对比度的增加，从而避免了过度增强的问题。

在MATLAB中，我们可以使用`adapthisteq`函数来实现CLAHE算法。下面是一个使用CLAHE算法增强图像的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 选择CLAHE算法参数
clip_limit = 0.03; % 对比度限制因子
tile_size = [8 8]; % 块的大小

% 应用CLAHE算法进行图像增强
enhanced_img = adapthisteq(gray_img, 'ClipLimit', clip_limit, 'TileSize', tile_size);

% 显示增强后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(enhanced_img);
title('增强后的图像');

在上面的代码中，首先读取原始图像，并将其转换为灰度图像。然后选择CLAHE算法的参数，包括对比度限制因子和块的大小。最后使用`adapthisteq`函数来应用CLAHE算法进行图像增强，并通过子图显示原始图像和增强后的图像。

以上就是使用MATLAB实现CLAHE算法的代码示例，希望能对你有所帮助！