CLMPOSHE：一种限制对比度的多层图像增强算法

"限制对比度的多层POSHE自适应图像增强算法 (2013年)" 在图像处理领域，图像增强是一种重要的预处理技术，旨在改善图像的质量，使其更适合后续的分析、识别或视觉呈现。POSHE（部分子块重叠直方图均衡化）是一种经典的图像增强方法，通过调整像素的灰度级分布来提高图像的对比度。然而，POSHE算法存在两个主要问题：过增强和块效应。过增强可能导致图像细节丢失，而块效应则会影响图像的整体连续性，对于目标识别和跟踪等任务尤为不利。 针对这些问题，"限制对比度的多层POSHE自适应图像增强算法"（CLMPOSHE）被提出。CLMPOSHE首先对每个子块的对比度进行自适应限制，有效地控制了过增强现象，保持了图像的自然感。接着，它采用了多层POSHE处理，通过多级增强逐步优化图像，减少块效应并提高图像的层次感。最后，每层改进的POSHE处理结果通过自适应加权融合，以综合各层的优势，确保最终的图像增强效果更加平衡和一致。 实验结果表明，CLMPOSHE算法在雾天图像增强方面表现出色。雾天图像通常对比度低，能见度差，该算法能够显著提高图像的可读性和目标的辨识度。此外，由于其自适应性和对比度限制特性，CLMPOSHE算法不仅适用于雾天图像，还可能对其他光照条件下的低对比度图像有良好的增强效果。 总结起来，CLMPOSHE算法是针对POSHE算法过增强和块效应问题的一种改进策略，它通过多层处理和对比度限制策略，实现了更精细、更自然的图像增强，特别适用于需要高清晰度和准确目标识别的应用场景。此算法的贡献在于提供了一种平衡图像增强与图像质量之间关系的新方法，对于图像处理领域的理论研究和实际应用都具有重要价值。