clahe c++代码

CLAHE是对比度有限的自适应直方图均衡化的缩写，它是一种用于图像增强的方法。CLAHE C代码实现了一种自适应直方图均衡化算法，它能够在不同区域对图像进行局部的直方图均衡化，从而增强图像的对比度和细节。

该算法的C代码实现主要包括以下几个步骤：首先，将输入图像分割成多个小区域，然后计算每个区域的直方图，并根据亮度分布进行均衡化处理。在计算直方图时，需要设置一个限制值，以防止过大的对比度增强。最后，将所有小区域的均衡化结果重新组合成最终的增强图像。

在实际使用CLAHE C代码时，需要考虑一些参数的选择，比如分割区域的大小、限制值的设定等，这些参数的选择会影响最终增强的效果。另外，该算法需要对灰度图像进行处理，因此在应用于彩色图像时，需要进行通道分离和合并的操作。

总的来说，CLAHE C代码是一种用于图像增强的有效算法，通过对比度有限的自适应直方图均衡化实现了局部对比度的增强，可以应用于医学图像、卫星图像等领域，以提高图像的视觉品质和信息提取能力。

相关问题

clahe算法C++实现

由于CLAHE是一种图像增强算法，需要对图像进行像素级的处理，因此需要使用C语言来实现。

以下是CLAHE算法的C语言实现代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_GRAY_LEVEL 256
#define CLIP_LIMIT  3.0

int height, width;
int clipLimit;
int nrTilesX, nrTilesY;
int tileSizeX, tileSizeY;
int *histogram;
int **lut;

int min(int a, int b) {
    return a < b ? a : b;
}

int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}

int clip(int value, int minValue, int maxValue) {
    return max(min(value, maxValue), minValue);
}

void init() {
    tileSizeX = (int) ceil((double) width / nrTilesX);
    tileSizeY = (int) ceil((double) height / nrTilesY);
    clipLimit = (int) (CLIP_LIMIT * tileSizeX * tileSizeY / MAX_GRAY_LEVEL);

    histogram = (int*) malloc(MAX_GRAY_LEVEL * sizeof(int));

    lut = (int**) malloc(nrTilesX * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < nrTilesX; i++) {
        lut[i] = (int*) malloc(MAX_GRAY_LEVEL * sizeof(int));
    }
}

void calculateHistogram(unsigned char *image, int x, int y) {
    int startX = x * tileSizeX;
    int startY = y * tileSizeY;

    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        histogram[i] = 0;
    }

    for (int i = 0; i < tileSizeY; i++) {
        for (int j = 0; j < tileSizeX; j++) {
            int pixelValue = image[(startY + i) * width + (startX + j)];
            histogram[pixelValue]++;
        }
    }
}

void clipHistogram() {
    int excess = 0;
    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        if (histogram[i] > clipLimit) {
            excess += histogram[i] - clipLimit;
            histogram[i] = clipLimit;
        }
    }

    int average = excess / MAX_GRAY_LEVEL;
    int remainder = excess % MAX_GRAY_LEVEL;

    for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; i++) {
        histogram[i] += average;
    }

    for (int i = 0; i < remainder; i++) {
        histogram[i]++;
    }
}

void calculateLUT() {
    for (int i = 0; i < nrTilesX; i++) {
        calculateHistogram(image, i, 0);
        clipHistogram();

        int sum = 0;
        for (int j = 0; j < MAX_GRAY_LEVEL; j++) {
            sum += histogram[j];
            lut[i][j] = clip(sum * MAX_GRAY_LEVEL / tileSizeX / tileSizeY, 0, 255);
        }

        for (int j = 1; j < nrTilesY; j++) {
            calculateHistogram(image, i, j);
            clipHistogram();

            sum = 0;
            for (int k = 0; k < MAX_GRAY_LEVEL; k++) {
                sum += histogram[k];
                lut[i][k] = clip(sum * MAX_GRAY_LEVEL / tileSizeX / tileSizeY, 0, 255);
            }
        }
    }
}

void applyLUT(unsigned char *image) {
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            int tileX = j / tileSizeX;
            int tileY = i / tileSizeY;
            int pixelValue = lut[tileX][image[i * width + j]];
            image[i * width + j] = (unsigned char) pixelValue;
        }
    }
}

void clahe(unsigned char *image, int _width, int _height, int _nrTilesX, int _nrTilesY) {
    image = (unsigned char*) malloc(width * height * sizeof(unsigned char));
    width = _width;
    height = _height;
    nrTilesX = _nrTilesX;
    nrTilesY = _nrTilesY;

    init();

    calculateLUT();

    applyLUT(image);
}

上述代码实现了CLAHE算法的主要流程，包括分割图像、计算直方图、限制直方图中像素数量、计算局部直方图均衡化后的灰度值映射表、应用灰度值映射表等步骤。

需要注意的是，由于CLAHE算法需要对图像进行像素级处理，因此在实现时需要使用指针和动态内存分配等操作。

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。