计算机视觉算法探究：OpenCV CLAHE 插值算法详解

OpenCV CLAHE 插值算法详解：消除图像处理中的棋盘效应
已于 2022-02-11 20:56:10 修改
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分类专栏： OpenCV-Python初学者疑难问题集 文章标签： opencv 计算机视觉 算法 CLAHE 插值算法
于 2022-02-09 20:14:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/122848766
本文详细介绍了计算机视觉算法中OpenCV的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）插值算法，旨在消除图像处理中的"棋盘效应"。作者探讨了为何需要插值处理，通过插值关联分块、线性插值比例的确认以及插值计算过程，展示了如何通过双线性插值算法实现平滑过渡。此外，还讨论了处理边界条件和特殊案例的处理方式。

鸣谢：
感谢CP猫博主为老猿解析插值算法所做的贡献！如果大家对OpenCV源代码感兴趣，可以参考CP猫博主提供的增加了详细注释的CLAHE.CPP资源。

一、引言

2021 年 10 月开始学习 OpenCV 对比度受限的自适应直方图均衡 CLAHE，应用编程简单，了解详细算法却相当难。

创建 CLAHE 对象时，只传递了两个参数：clipLimit 和 tileGridSize，其中 clipLimit 是裁剪限制参数，tileGridSize 图像的分块个数。关于参数含义及相关的介绍请参考《OpenCV-Python自适应直方图均衡类CLAHE及方法详解

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在本文中，我们将详细介绍CLAHE算法的原理，并展示如何使用Python和OpenCV库实现该算法。与传统的全局直方图均衡化不同，CLAHE算法可以自适应地限制块内对比度的增强，以避免噪声的过度放大。通过使用以上代码，我们可以轻松地应用CLAHE算法来增强图像的对比度，并改善图像的视觉质量。CLAHE算法的自适应性使得它在处理具有局部对比度差异的图像时非常有效，例如医学图像和自然图像等。总结起来，本文介绍了CLAHE算法的原理，并提供了使用Python和OpenCV库实现该算法的代码示例。
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本资源为OpenCV CLAHE源代码改造而成： 1、去除了OPENCL处理相关的代码； 2、将其改造成了一个可以独立执行的程序； 3、增加了详细注释，在现有网上公开资料中没有如此详细透彻的注释。
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CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法是一种图像增强技术，旨在改善图像的局部对比度，同时避免产生过增强的噪声。它通过对图像的局部区域进行直方图均衡化，并引入对比度限制，有效地解决了传统直方图均衡化在增强时可能带来的问题。CLAHE算法特别适用于需要细节增强的场景，如医学图像和低对比度图像处理。在接下来的章节中，我们将深入探讨CLAHE算法的原理、实现过程及其在不同领域的应用案例。
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