【深度学习入门到精通系列】对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）_深度学习图像直方图均衡化

作者：小丑西瓜9 | 2024-02-27 01:11:15

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深度学习图像直方图均衡化

1 HE

直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，

2 AHE

为了提高图像的局部对比度，有人提出将图像分成若干子块，对子块进行HE处理，这便是AHE（自适应直方图均衡化），使用AHE处理上图得到：
在这里插入图片描述
结果直方图

可以看出结果图像的灰度较好地分布在了全部动态范围上。从结果图像上也可以看出，局部对比度的确得到了提高，视觉效果要优于HE。但是仍然有个问题：AHE对局部对比度提高过大，导致图像失真。看看背景区，本来的黑色背景现在已经变成白色了，原因是因为背景区中的局部子块

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