CLAHE：对比度受限自适应直方图均衡图像增强技术

"CLAHE图像增强算法" CLAHE（Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种对比度受限的自适应直方图均衡化技术，旨在改进传统直方图均衡化的性能，尤其是在局部对比度增强和避免过强的伪影方面。这种算法在处理图像时，特别适用于需要提高图像清晰度和细节可视性的场景，例如在低光照或有雾的环境下拍摄的图像，如道路交通监控或车牌识别。 直方图均衡化是一种全局图像增强技术，通过重新分布图像像素的灰度级来提升整体对比度。然而，它可能在高对比度区域导致过高的局部对比度，产生不自然的视觉效果。CLAHE通过引入自适应性解决了这个问题，即将图像分割成多个小的子区域（如8x8像素的块），然后对每个子区域分别进行直方图均衡化。 CLAHE的三个主要步骤如下： 1. 图像分割：首先，图像被划分为block_x * block_y个相同大小的子区域。如果图像尺寸不能整除block_x * block_y，则需要对图像进行裁剪。通常选择8x8的子区域可以获得较好的效果。 2. 受限直方图均衡化：每个子区域计算其自己的直方图，并进行对比度限制。这一步包括直方图均衡化，即拉伸像素的灰度级分布，以增加对比度。但是，为了防止局部对比度过高，CLAHE会限制直方图的增强程度，避免过度增强造成的噪声放大。 3. 双线性插值：每个子区域的像素值被更新为经过均衡化的值，这一过程涉及双线性插值。双线性插值用于平滑像素间的过渡，减少不同子区域增强后像素值的不连续性。根据像素位置，插值可能涉及单个子区域（黄色部分）、相邻两个子区域（浅绿色部分）或所有四个相邻子区域（白色部分）。 双线性插值的计算方法如图3所示，它结合了邻近像素的值来确定新位置的像素值，从而提供更平滑的过渡。 CLAHE因其优秀的增强效果、较快的计算速度以及易于在FPGA（现场可编程门阵列）上实现，常被应用于嵌入式系统中的图像处理，特别是在需要实时处理和高对比度图像质量的场合，如医学影像分析、视频监控和自动驾驶等。 总结来说，CLAHE是一种强大的图像增强工具，它通过局部处理和对比度限制，能够在保持图像自然感的同时提高图像的清晰度和细节可见性。