Python实现自适应直方图均衡化算法——CLAHE

最新推荐文章于 2024-12-05 15:20:39 发布
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本文介绍了如何使用Python的OpenCV库实现自适应直方图均衡化算法——CLAHE，以增强图像的局部对比度和细节，降低噪声。通过设置CLAHE的参数并应用到Lena图像上，展示了CLAHE相比于全局直方图均衡的优势。

Python实现自适应直方图均衡化算法——CLAHE

在数字图像处理领域，直方图均衡是一种经典的图像增强方法，通过调整图像的灰度分布，增加图像的对比度和细节，提升图像的质量。然而，在某些情况下，全局直方图均衡并不总是最有效的处理方式，因为图像的某些局部区域可能会因为过度均衡化而失去细节或产生噪声，反而影响整体效果。这时，自适应直方图均衡（Adaptive Histogram Equalization，AHE）就成了一种更好的选择。

在OpenCV-Python中，可以使用自适应直方图均衡化类CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）实现图像的自适应增强。CLAHE同样是基于直方图均衡的思想，但引入了限制对比度的因素，使得图像的局部增强更加准确、有效，并降低了图像噪声的程度。

具体实现步骤如下：

1.导入必要的库文件和图像

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(
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使用Python实现自适应直方图均衡化（CLAHE）处理不同分块大小的图像问题
.
07-16 729
随后，应用CLAHE对象获得CLAHE图像。下面给出实现自适应直方图均衡（CLAHE）处理不同分块大小的图像问题的Python代码。在数字图像处理中，直方图均衡是一种广泛使用的技术，用来增强图像的对比度。然而，传统的直方图均衡技术是基于全局像素值分布的，可能导致某些局部区域过度增强，丢失细节信息。这样，就解决了自适应直方图均衡（CLAHE）处理不同分块大小的图像问题。为了解决这一问题，自适应直方图均衡（CLAHE）结合了直方图均衡和局部自适应技术，使图像在局部细节保持不变的同时增强对比度。
自适应直方图均衡化（CLAHE）：Python和C++源代码分享
2301_79366177的博客
09-06 777
然而，传统的直方图均衡化方法在全局范围内对图像进行操作，可能导致细节丢失和过度增强的问题。首先，我们将图像转换为Lab颜色空间，并提取亮度通道。接下来，我们将CLAHE算法应用于亮度通道，并将结果合并回Lab颜色空间。通过使用以上的Python和C++源代码，您可以在自己的项目中实现自适应直方图均衡化（CLAHE）算法，以增强图像的对比度并获得更好的视觉效果。首先，我们将图像转换为Lab颜色空间，这是因为CLAHE算法对亮度通道进行操作。在C++实现中，我们使用了OpenCV的C++接口，并使用了。
OpenCV-Python自适应直方图均衡类CLAHE及方法详解
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老猿Python
10-21 2万+
本文介绍了OpenCV-Python对比度受限自适应直方图均衡变换的CLAHE类及其方法，并通过代码介绍了相关方法的使用。在单图像的对比度受限自适应直方图均衡时，只需要使用createCLAHE创建CLAHE对象，然后调用该对象apply方法就可以完成对比度受限自适应直方图均衡处理，该类的其他方法用处不大，但如果是要进行多次对比度受限自适应直方图均衡处理，且需要设置不同的分块数和受限阈值，则可以通过提供的方法直接修改对象属性再进行均衡处理即可。
基于python的CLAHE算法实现,包含注释
07-22
CLAHE算法是一种自适应的对比度调节算法，它跟原始的直方图均衡化算法的最大不同在于，它对于局部的细节保留都挺完好的，不会像全局的直方图均衡化那样，会损失很多细节。这个算法最精髓的地方是分块插值算法来加速算法，我实现的方式跟大牛的C代码一致，希望对大家有用
自适应的直方图均衡化，Python
Ms_Big的博客
01-21 882
所以在RGB颜色空间执行直方图均衡化时，可能会导致颜色偏移或饱和度的变化，尤其是在图像中存在颜色梯度或色调变化较大的情况下。因为RGB颜色空间中的通道彼此相关，而且均衡化一个通道可能会影响整体颜色平衡。在RGB颜色空间中进行直方图均衡化可能引入一些问题。RGB颜色空间对颜色信息和亮度信息进行了混合，而YUV或Lab颜色空间将亮度信息与颜色信息分离，使得对亮度通道进行均衡化更为直接。所以使用YUV或Lab颜色空间能提供了更好的色彩保真性。
python实现直方图均衡化（CLAHE、HE）
weixin_47357629的博客
11-01 2383
【代码】python实现直方图均衡化（CLAHE、HE）
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
最新发布
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。
17. OpenCV 直方图均衡化和自适应直方图均衡化 (CLAHE)（Python代码）
09-03
我们可以通过应用一种称为对比度受限自适应直方图均衡化 （CLAHE） 的算法来进一步改进直方图均衡化，从而获得更高质量的输出图像。 除了摄影师使用直方图均衡来校正曝光不足/曝光过度的图像外，使用最广泛的直方图...
自适应直方图均衡化（CLAHE）
吃葡萄不吐葡萄皮
08-30 5030
当图像中存在广泛的对比度差异时，传统的直方图均衡化可能无法产生理想的结果。为了解决这个问题，引入了限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）方法，它将图像分成小块，对每个小块进行直方图均衡化，并在均衡化过程中限制对比度增强的幅度。CLAHE 的意义在于它能够提高图像的视觉质量，同时避免了在局部区域过度增强对比度引起的噪声和伪影。4. 在进行直方图均衡化时，引入一个限制参数，它控制了对比度增强的程度。如果某个小块的直方图超过了这个限制，那么对比度增强会被限制，以避免过度增强。参数控制了对比度的限制程度，
python批量直方图均衡化_Python中的自适应直方图均衡化
weixin_39788960的博客
12-11 1239
我尝试在python中实现自适应直方图均衡化。我把一张图像分成更小的区域，然后应用传统的直方图均衡化方法。然后我将这些较小的图像合并成一个，得到最终的结果图像。最后的图像看起来是非常块状的，每个区域的对比度都不同。有没有一种方法可以使每个单独的图像保持一致的对比度，使其看起来像一个单独的图像，而不是缝合在一起的较小的图像。在import cv2import numpy as npfrom matp...
自适应直方图均衡化
11-30
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自适应直方图均衡化算法
03-22
C#项目，能够自定义块大小的自适应直方图均衡化算法。两种彩色图像处理方式。能手动调节块的长度和宽度。
Python实现自适应直方图均衡CLAHE的裁剪处理过程
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07-15 434
OpenCV是计算机视觉领域最常用的开源图像和视频处理库，支持各种图像和视频格式的读取、处理、显示和保存。其中，直方图均衡化是一种基本的图像增强技术，可以提高图像的对比度和细节，并且适用于各种类型的图像。然而，传统的全局直方图均衡化容易产生过度增强和噪声，尤其是在图像包含大量局部区域差异的情况下。通过这篇文章，我们介绍了一种基于Python的自适应直方图均衡化算法——CLAHE，并使用OpenCV实现了其裁剪处理过程。该算法可以有效提高图像的对比度和细节，并且可以避免过度增强和噪声产生的问题。
Python Opencv实践 - 图像直方图自适应均衡化
vivo01的专栏
08-24 1133
【代码】Python Opencv实践 - 图像直方图自适应均衡化。
10.4 直方图
qq_40066957的博客
05-10 1722
直方图 学习目标 掌握图像的直方图计算和显示 了解掩膜的应用 熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化 1灰度直方图 1.1 原理 直方图是对数据进行统计的一种方法，并且将统计值组织到一系列实现定义好的 bin 当中。其中， bin 为直方图中经常用到的一个概念，可以译为 “直条” 或 “组距”，其数值是从数据中计算出的特征统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。   图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方...
Data Standardization——直方图均衡化与自适应直方图均衡化python实现
weixin_43864917的博客
10-11 1305
直方图均衡化与自适应直方图均衡化python实现
matlab 直方图自适应,自适应直方图均衡算法 代码
weixin_39538607的博客
03-22 358
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼直方图均衡化问题一种自适应直方图均衡化我不知道如何确定阈值T，无法编出代码，求助，很急，下面是已编的普通直方图均衡算法代码请求帮忙继续编写确定阈值T的代码，确定了T自适应直方图均衡算法也就出来了，已有代码如下：clear;closeall%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
【python】直方图均衡化和自适应均衡化图像
慕云
02-27 1330
1、代码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('./bike.jpg',0)#读取图片 #进行直方图均衡化 res=cv2.equalizeHist(img) #用于生成自适应均衡化图像 #clipLimit颜色对比度的阈值， titleGridSize进行像素均衡化的网格大小，即在多少网格下进行直方图的均衡化操作 ccc=cv2.createCLAHE(clipLimit=2,tileGridSize=(10,10)) c
计算机视觉算法探索：OpenCV CLAHE 插值算法详解与Python实现
JieLun_C的博客
09-06 588
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。
CLAHE算法实现对比度受限的自适应直方图均衡化
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