自适应的直方图均衡化程序（AHE）

资 源 简 介

自适应的直方图均衡化程序（AHE）

详 情 说 明

自适应的直方图均衡化（AHE）是一种用于图像增强的技术，它通过动态调整局部区域的对比度来改善图像的视觉质量。与传统的直方图均衡化不同，AHE不是对整个图像应用相同的变换，而是将图像划分为多个小块，在每个小块内独立执行直方图均衡化，从而更好地保留局部细节。

AHE的核心思路是对每个像素的邻域进行分析，计算该区域的直方图并进行均衡化调整。这种方法特别适用于图像中不同区域的亮度差异较大的情况，比如医学影像或低对比度场景。然而，AHE可能会放大图像中的噪声，尤其是在均匀区域。为了解决这个问题，通常会引入对比度限制（CLAHE），通过限制局部对比度增益来平衡增强效果与噪声抑制。

在实际应用中，AHE常用于计算机视觉任务的前处理步骤，如目标检测和特征提取。它不仅提升了图像的清晰度，还能帮助算法更准确地识别关键信息。