【深度学习入门到精通系列】对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）

直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，

为了提高图像的局部对比度，有人提出将图像分成若干子块，对子块进行HE处理，这便是AHE（自适应直方图均衡化），使用AHE处理上图得到：

结果直方图

可以看出结果图像的灰度较好地分布在了全部动态范围上。从结果图像上也可以看出，局部对比度的确得到了提高，视觉效果要优于HE。但是仍然有个问题：AHE对局部对比度提高过大，导致图像失真。看看背景区，本来的黑色背景现在已经变成白色了，原因是因为背景区中的局部子块

标签：CLAHE,AHE,均衡化,直方图,图像,对比度,HE
来源： https://blog.51cto.com/u_14013325/2890594