多尺度低资源CLAHE算法：解决实时图像对比度增强与光晕问题

本文探讨的是"一种多尺度低资源消耗的CLAHE算法"，由唐维旻和赵慧两位作者在《中国科技论文在线》上发表的研究。CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法是一种经典的图像增强技术，它通过局部直方图均衡来提高图像对比度，从而突出图像的细节。原始CLAHE算法的优点在于能有效防止对比度过度增强，但存在两个主要缺点：首先，它需要对图像进行多区域分割并对每个区域独立计算均衡化映射曲线，这导致了较大的计算量，限制了其在实时系统的应用；其次，使用双线性插值进行平滑处理可能导致相邻区域之间出现光晕效应，影响图像质量。 为了克服这些挑战，本文提出了一个改进的CLAHE算法，旨在实现多尺度处理，并降低资源消耗。改进的关键在于： 1. 图像分辨率降级处理：通过降低图像在计算映射曲线时的精度，减少参与计算的数据量，从而显著减少计算负担。 2. 多尺度增强：算法采用三个不同级别的分区，分别进行增强处理，然后按照比例叠加，这种方法能够减轻光晕现象。 3. 光晕减弱策略：通过优化的算法设计，减少了硬件移植到硬件系统时的随机存取内存（RAM）资源使用，进一步提升了算法的实时性和效率。 实验结果表明，改良后的算法成功地在保持图像细节清晰的同时，显著地降低了光晕效应，并有效地控制了资源消耗，这对于实时视频增强和嵌入式系统应用具有实际价值。研究领域被归类为TN911.73，即图像处理和视觉通信。这篇论文为图像增强技术提供了一种实用且资源友好的解决方案，对于需要高效图像处理的领域如视频编码、图像分析等具有重要意义。