全局直方图均衡化和CLAHE算法实现 c++

全局直方图均衡化和CLAHE算法都是图像处理中常用的增强算法，可以提升图像的对比度和细节。下面是它们的C++实现。

1. 全局直方图均衡化

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "Failed to load image!" << endl;
        return -1;
    }

    Mat dst;
    equalizeHist(src, dst);

    namedWindow("Source Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Source Image", src);

    namedWindow("Equalized Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Equalized Image", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

2. CLAHE算法

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "Failed to load image!" << endl;
        return -1;
    }

    Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
    clahe->setClipLimit(4.0);
    Mat dst;
    clahe->apply(src, dst);

    namedWindow("Source Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Source Image", src);

    namedWindow("CLAHE Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("CLAHE Image", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

注意：在使用CLAHE算法时，需要使用`createCLAHE()`函数创建CLAHE对象，并且设置`clipLimit`参数来控制对比度增强的程度。