CLAHE的算法原理及步骤

CLAHE是一种用于图像增强的算法，全称为Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization。它的原理是将图像分成许多小块，对每个小块进行直方图均衡化，然后对均衡化后的像素进行限制，以避免过度增强。具体步骤如下：

1. 将图像分成许多小块，每个小块大小为NxN。

2. 对每个小块进行直方图均衡化，使得每个小块的像素值分布更加均匀。

3. 对均衡化后的像素进行限制，以避免过度增强。具体来说，对于每个像素，计算它周围的像素的平均值和标准差，如果该像素的值超过了平均值加上一个限制因子乘以标准差，就将该像素的值设置为平均值加上限制因子乘以标准差。

4. 将所有小块拼接起来，得到增强后的图像。

总之，CLAHE算法通过对图像进行局部直方图均衡化和限制，可以增强图像的对比度，使得细节更加清晰。

相关问题

图像增强算法 CLAHE算法原理模型

CLAHE算法的原理模型如下：

1. 将原始图像分成若干个小块，每个小块的大小为NxN。

2. 对每个小块进行直方图均衡化，得到增强后的小块。

3. 对每个小块进行限制，使得每个小块中的像素值的数量不会超过一个指定的阈值T。

4. 将增强后的小块拼接起来，得到最终的增强后的图像。

在CLAHE算法中，第二步和第三步是算法的核心。在第二步中，对每个小块的像素值进行直方图均衡化，可以使得小块中的像素分布更加均匀，从而增强图像的对比度。在第三步中，对每个小块进行限制，可以避免过度增强某些像素值，从而保留图像的局部细节。

具体来说，在第三步中，限制的方法是通过计算每个小块中像素值的直方图来实现的。对于每个小块，计算其像素值的直方图，并将直方图中的像素数量大于阈值T的像素值进行裁剪，然后对裁剪后的直方图进行归一化。最后，将像素值在裁剪后的直方图中的累计分布函数应用到原始小块中的像素值上，得到限制后的小块。这样做可以避免过度增强某些像素值，从而保留图像的局部细节。

CLAHE算法实现步骤是什么

CLAHE算法是一种用于图像增强的技术，其实现步骤如下：

1. 将原始图像分成大小相同的若干个子块。

2. 对每个子块进行直方图均衡化，得到一个均衡化的子块。

3. 对每个子块中心像素点的灰度值进行裁剪，以避免对整个图像的过度增强。

4. 将所有子块拼接成一个增强后的图像。

5. 如果有必要，可以使用插值算法对增强后的图像进行放大。

需要注意的是，CLAHE算法的参数设置会对增强效果产生影响，因此需要根据具体应用场景来选择合适的参数。