对比度增强算法

资 源 简 介

对比度增强算法

详 情 说 明

对比度增强是图像处理中改善视觉效果的关键技术，主要用于扩展图像的灰度级分布，使明暗区域差异更明显。常见的算法可分为以下三类：

全局方法 直方图均衡化通过重新分配像素值，使整个图像的直方图趋于均匀分布。虽然计算简单，但可能过度增强噪声区域。

局部自适应方法 限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）将图像分块处理，对每个子区域单独均衡化后插值融合，有效避免局部过曝问题。

基于灰度变换 对数变换或伽马校正通过数学函数调整像素值，适合处理动态范围过窄的图像，例如医学影像或低光照场景。

实际应用中需权衡计算效率与增强效果，例如CLAHE适合医学图像但耗时较高，而全局方法更适用于实时系统。未来趋势倾向于结合深度学习实现更智能的对比度调整。