CLAHE: contrast limited adaptive histogram equalization

资 源 简 介

CLAHE: contrast limited adaptive histogram equalization

详 情 说 明

CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）是一种广泛应用于图像增强的经典算法。它通过改进传统直方图均衡化的局限性，显著提升图像的局部对比度，尤其适用于医学影像、卫星图像等需要突出细节的场景。

与传统直方图均衡化不同，CLAHE采用分块处理策略：先将图像划分为若干小块，在每个小块内独立计算直方图并进行均衡化。这种自适应方法避免了全局直方图均衡化导致的过度增强问题。

核心改进在于"对比度限制"机制：通过设定截断阈值，抑制直方图中过高的单点值，将超出阈值的像素均匀分配到其他灰度级。这种策略既能增强局部对比度，又能有效控制噪声放大。

实际应用中，CLAHE需要调节两个关键参数：分块大小（决定局部处理范围）和对比度限制阈值（影响增强强度）。该算法在OpenCV等库中已有高效实现，常作为计算机视觉预处理流程的重要环节。