【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在图像处理领域，图像增强技术作为预处理的核心环节，旨在通过改善图像的视觉效果或突出关键特征，为后续的目标检测、分割、识别等任务提供高质量数据支撑。实际采集的图像常因光照不均、设备噪声、场景复杂等因素，存在局部对比度低、细节信息模糊等问题，例如医学影像中的视网膜图像（黄斑区域灰度低、血管与背景对比度差异小）、遥感图像中的地物阴影区域、工业质检图像中的缺陷细节等，这些问题严重影响后续处理的精度与效率。

传统的全局对比度增强算法（如全局直方图均衡化，Global Histogram Equalization, GHE）通过拉伸全局灰度分布来提升对比度，但存在过度增强噪声、丢失局部细节、导致图像整体失真等缺陷。例如，GHE 在处理视网膜图像时，会过度提亮视盘高灰度区域，同时压缩末梢血管与背景的灰度差异，反而掩盖细血管细节。为解决这一问题，局部直方图均衡化（Local Histogram Equalization, LHE）应运而生，其通过将图像划分为多个子块并分别进行直方图均衡化，实现局部对比度提升。然而，LHE 易出现 “块效应”（子块边界灰度突变）和 “过增强”（局部噪声被放大）问题，限制了其在高精度图像处理场景中的应用。

对比度受限的自适应直方图均衡化（Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）作为 LHE 的改进算法，通过引入对比度限制机制与插值平滑策略，有效抑制了块效应与过增强问题，在医学影像、遥感探测、工业检测等领域展现出显著优势。深入研究 CLAHE 算法的直方图增强原理、参数优化方法及性能提升策略，不仅能够丰富局部对比度增强的理论体系，还能为解决复杂场景下的图像细节增强问题提供技术支撑，尤其对医学影像中细微结构（如视网膜末梢血管、CT 图像中的微小病灶）的清晰化具有重要的实际应用价值。

二、CLAHE 算法的核心原理

四、结论与展望

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张璞,王英,王苏苏.基于CLAHE变换的低对比度图像增强改进算法[J].青岛大学学报：工程技术版, 2011, 26(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-9798.2011.04.013.

[2] 赵建军,熊馨,张磊,等.基于CLAHE和top-hat变换的手背静脉图像增强算法[J].激光与红外, 2009, 39(2):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-5078.2009.02.028.

[3] 周雪智.图像增强算法研究及其在图像去雾中的应用[D].湖南师范大学[2025-11-23].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.376708.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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