对比度自适应直方图均衡的实例 - OpenCV

最新推荐文章于 2025-12-16 10:33:45 发布
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文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 编程
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本文介绍了如何利用OpenCV的CLAHE算法增强图像对比度。通过Python代码示例，展示了从加载灰度图像到执行CLAHE处理，再到保存和显示增强效果的过程。CLAHE能提升图像清晰度，突出细节。

对比度自适应直方图均衡的实例 - OpenCV

在数字图像处理中，对比度是一个非常重要的概念。对比度越高，图像中颜色之间的差异就越明显，而对比度越低，颜色之间的区别就越暗淡。因此，调整图像的对比度可以使得图像更加生动逼真。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中，对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，CLAHE)是一种非常常用的图像增强方法。

本篇文章将介绍如何使用OpenCV对图像进行CLAHE增强。我们将使用Python语言编写代码，并且使用OpenCV来加载图像、执行CLAHE增强和保存结果。以下是完整的程序代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)
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Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-05 4万+
直方图均衡化（Histogram Equalization）和自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization）都是用于图像增强的技术，目的是改善图像的对比度和视觉效果。它们的主要区别在于处理图像的方式和局部性。直方图均衡化是一种全局的方法，它基于整个图像的灰度直方图来调整像素的灰度值分布。通过使灰度级别在图像中更均匀地分布，直方图均衡化可以增强图像的对比度和细节。它使用累积分布函数将原始图像中的灰度级别映射到一个新的灰度范围，从而实现图像的均衡化。
OpenCV之直方图均衡化-----(对比度的方法之一)
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直方图均衡化，自适应直方图均衡化，OpenCV，对比度
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使用cv2.convertScaleAbs函数编写自适应调整图像亮度和对比度的代码
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下面是使用 cv2.convertScaleAbs 函数实现自适应调整图像亮度和对比度的代码示例： import cv2 import numpy as np def adjust_gamma(image, gamma=1.0): # build a lookup table mapping the pixel values [0, 255] to # their adjuste...
【图像处理】彩色图像自适应对比度增强（OpenCV实现）
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【fishing-pan：https://blog.youkuaiyun.com/u013921430 转载请注明出处】   提到图像增强，第一印象就是直方图均衡与直方图规定化，这是最常见的也是非常有效的全局图像增强方法。在前不久的一次组会讨论中，课题组的一位同学提到了“自适应图像增强”，虽然自己以前也用过，但是一时间忘记了原理，就去复习了一下，其实他使用的方法的全称应该叫自适应直方图均衡，对应的是Matla...
图像增强—限制对比度自适应直方图均衡化
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一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE)       1.简述        自适应直方图均衡化(AHE)是用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。
自适应对比度增强（ACE）算法原理及实现
满城风絮
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前注： ACE在图像处理方面可以有两种表示，一种是在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78357815说的:Automatic Color Equalization，即自动彩色均衡；还有一种是本篇要说的：Adaptive Contrast Enhancement，即自适应对比度增强 。不要搞混了~_~ 医学图像由于本身及成像
OpenCv：直方图均衡化(HE)，自适应直方图均衡化(AHE)，限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) （附代码）
qq_40280673的博客
01-03 1万+
总结了使用Python OpenCv处理图像直方图均衡化(HE)，自适应直方图均衡化(AHE)，限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的方法。
OpenCV学习-Clahe对比度受限的自适应直方图均衡化
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04-21 1944
是一种经典的图像增强技术，用于提高图像的对比度，尤其在图像整体偏暗或偏亮时效果显著。它的核心思想是通过重新分配像素的灰度级，使得图像的直方图（像素值分布）更加均匀，从而增强细节表现。像素的灰度级（Gray Level） 是指图像中单个像素的亮度值，用于表示该点的明暗程度。在数字图像中，灰度级通常用一个数值表示，范围取决于图像的位深度（Bit Depth)。决定图像对比度：灰度级分布越广，图像对比度越高（细节更清晰）
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🌟 在探索CLAHE的奥秘之前，让我们先了解一下直方图均衡化的基础知识。温馨提示：本文内容较为深入，建议准备好一杯咖啡慢慢阅读。
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