图像增强新技术：局部对比度受限直方图均衡化（CLAHE）
绪论
直方图均衡（AHE）虽然简单高效，但无法处理图像中不同区域的灰度分布差异过大的问题，导致效果不理想。为了解决这一问题，Pizer等人提出了局部直方图均衡（AHE）方法，但忽略了其他区域像素并容易放大噪声。于是，K. Zuiderveld提出了对比度受限CLAHE图像增强方法，通过限制局部直方图高度来控制对比度增强幅度，避免噪声放大和过度增强的问题。CLAHE不仅可用于图像增强，还可应用于去雾操作。
1. CLAHE算法原理
CLAHE与AHE的不同之处在于对比度受限，主要解决了AHE过度放大噪声的缺点。设定自适应直方图均衡方法的滑动窗口大小为M*M，通过限制局部直方图的高度来限制对比度强度。具体做法是限制直方图的最大斜率Smax，进而限制局部对比度的增强幅度，避免过度增强。在实际处理中，根据设定的截取阈值T，对高度大于阈值的直方图进行截断，并将多余部分均匀分布在整个灰阶范围上，保证总直方图面积不变，获得改进后的直方图。
2. 插值加速方法
传统AHE方法需要计算每个像素的领域及变换函数，耗时严重。为提高算法效率，可以进行插值加速，使算法运行更快，质量不降低。具体做法是将图像均匀分成矩阵大小块，计算每块的直方图、CDF和变换函数。对于非中心像素，可通过邻近黑色小方块的变换函数插值获取，中间像素采用双线性插值，边缘部分采用线性插值，角点部分使用块所在的变换函数。
3. OpenCV中的CLAHE函数实现
在OpenCV中，通过调用CLAHE函数实现对图像的局部对比度受限直方图均衡化。首先读取RGB图片并转换为Lab模式，提取L通道进行处理。通过设置ClipLimit参数来限制对比度增强强度，最后将处理结果转回RGB图像并显示。
4. CLAHE源码解析
ContrastLimitAHE类是CLAHE算法的核心实现，包括初始化、处理CLAHE等功能函数。通过MakeHistogram生成直方图、ClipHistogram限制直方图、MapHistogram映射直方图、Interpolate插值等步骤完成对比度受限直方图均衡化处理。该类中定义了网格个数、查找表以及各种处理函数，实现了CLAHE算法的核心逻辑。
5. 参考资料
1. D. J. Ketcham, R. W. Lowe J. W. Weber: Image enhancement techniques for cockpit displays. Tech. rep., Hughes Aircraft. 1974.
2. R. A. Hummel: Image Enhancement by Histogram Transformation. Computer Graphics and Image Processing 6 (1977) 184-195.
3. S. M. Pizer, E. P. Amburn, J. D. Austin, et al.: Adaptive Histogram Equalization and Its Variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 39 (1987) 355-368.
4. K. Zuiderveld: Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. In: P. Heckbert: Graphics Gems IV, Academic Press 1994, ISBN 0-12-336155-9.
5. T. Sund A. M?ystad: Sliding window adaptive histogram equalization of intra-oral radiographs: effect on diagnostic quality. Dentomaxillofac Radiol. 2006 May;35(3):133-8.
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