在上一篇博客中讲解了直方图均衡化的原理。
一文深入理解直方图均衡化的原理

虽然直方图均衡简单、高效;但是,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果;

实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细节。

为了解决这类问题,Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE);

AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素,忽略了图像其他区域的像素,且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点;

K. Zuiderveld等人提出了对比度受限CLAHE的图像增强方法;

通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度,从而限制噪声的放大及局部对比度的过增强;

也可以被用来对图像去雾操作;

CLAHE和AHE的区别在于前者对区域对比度进行了限制,且采用插值来加快计算;

对于一幅图像而言,它不同区域的对比度可能差别很大。可能有些地方很明亮,而有些地方又很暗淡。
如果采用单一的直方图来对其进行调整显然并不是最好的选择。于是人们基于分块处理的思想提出了自适应的直方图均衡算法AHE。维基百科上说的也比较明白:AHE improves on this by transforming each pixel with a transformation function derived from a neighbourhood region. 但是这种方法有时候又会将一些噪声放大,这是我们所不希望看到的。于是荷兰乌得勒支大学的Zuiderveld教授又引入了CLAHE,利用一个对比度阈值来去除噪声的影响。特别地,为了提升计算速度以及

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