圖像增強(qiáng)新技術(shù):局部對比度受限直方圖均衡化(CLAHE)
緒論直方圖均衡(AHE)雖然簡單高效,但無法處理圖像中不同區(qū)域的灰度分布差異過大的問題,導(dǎo)致效果不理想。為了解決這一問題,Pizer等人提出了局部直方圖均衡(AHE)方法,但忽略了其他區(qū)域像素并容易放
緒論
直方圖均衡(AHE)雖然簡單高效,但無法處理圖像中不同區(qū)域的灰度分布差異過大的問題,導(dǎo)致效果不理想。為了解決這一問題,Pizer等人提出了局部直方圖均衡(AHE)方法,但忽略了其他區(qū)域像素并容易放大噪聲。于是,K. Zuiderveld提出了對比度受限CLAHE圖像增強(qiáng)方法,通過限制局部直方圖高度來控制對比度增強(qiáng)幅度,避免噪聲放大和過度增強(qiáng)的問題。CLAHE不僅可用于圖像增強(qiáng),還可應(yīng)用于去霧操作。
1. CLAHE算法原理
CLAHE與AHE的不同之處在于對比度受限,主要解決了AHE過度放大噪聲的缺點。設(shè)定自適應(yīng)直方圖均衡方法的滑動窗口大小為M*M,通過限制局部直方圖的高度來限制對比度強(qiáng)度。具體做法是限制直方圖的最大斜率Smax,進(jìn)而限制局部對比度的增強(qiáng)幅度,避免過度增強(qiáng)。在實際處理中,根據(jù)設(shè)定的截取閾值T,對高度大于閾值的直方圖進(jìn)行截斷,并將多余部分均勻分布在整個灰階范圍上,保證總直方圖面積不變,獲得改進(jìn)后的直方圖。
2. 插值加速方法
傳統(tǒng)AHE方法需要計算每個像素的領(lǐng)域及變換函數(shù),耗時嚴(yán)重。為提高算法效率,可以進(jìn)行插值加速,使算法運(yùn)行更快,質(zhì)量不降低。具體做法是將圖像均勻分成矩陣大小塊,計算每塊的直方圖、CDF和變換函數(shù)。對于非中心像素,可通過鄰近黑色小方塊的變換函數(shù)插值獲取,中間像素采用雙線性插值,邊緣部分采用線性插值,角點部分使用塊所在的變換函數(shù)。
3. OpenCV中的CLAHE函數(shù)實現(xiàn)
在OpenCV中,通過調(diào)用CLAHE函數(shù)實現(xiàn)對圖像的局部對比度受限直方圖均衡化。首先讀取RGB圖片并轉(zhuǎn)換為Lab模式,提取L通道進(jìn)行處理。通過設(shè)置ClipLimit參數(shù)來限制對比度增強(qiáng)強(qiáng)度,最后將處理結(jié)果轉(zhuǎn)回RGB圖像并顯示。
4. CLAHE源碼解析
ContrastLimitAHE類是CLAHE算法的核心實現(xiàn),包括初始化、處理CLAHE等功能函數(shù)。通過MakeHistogram生成直方圖、ClipHistogram限制直方圖、MapHistogram映射直方圖、Interpolate插值等步驟完成對比度受限直方圖均衡化處理。該類中定義了網(wǎng)格個數(shù)、查找表以及各種處理函數(shù),實現(xiàn)了CLAHE算法的核心邏輯。
5. 參考資料
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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.