1.关于 CLAHE 的理解及实现

关于 CLAHE 的理解及实现

        CLAHE 是一种非常有效的直方图均衡算法,wil源码 目前网上已经有很多文章进行了说明, 这里说一下自己的理解.

        直方图均衡是一种简单快速的图像增强方法, 其原理和实现过程以及改进可以查看这里: 一文搞懂直方图均衡_yfor-CSDN博客

        目前存在一些问题:

        为了解决上述2个问题, 就有2方面的解决方法: 一是解决全局性问题, 二是解决背景噪声增强问题.

        将上述二者相结合就是 CLAHE 方法, 其全称为: Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization.

        CLAHE 算法流程主要有以下几个步骤:

        其处理流程可以用如下示意图表示:

        这里使用matlab实现了该算法, 实现过程参考了: Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) - File Exchange - MATLAB Central (mathworks.com) 及matlab源码 adapthisteq .

        以下为几组测试结果:

        从左往右以此为: 原图, HE, CLAHE, 从图中可以看到, CLAHE不仅实现了图像细节的增强, 还抑制了背景噪声.

        从左往右以此为: 原图, HE, CLAHE, 从图中可以看到, CLAHE实现了对细节的增强且没有使得图像过度增强.

        如下图所示:

        CLAHE 中使用的方法是不断地循环, 直到将所有截断后多余的像素都添加到直方图中. 这种方法实现过程比较复杂, 个人认为可以简化, 如:

        上述2种方法对对比度影响不大, 但对图像亮度有一点点影响, 如下图所示为上述方法1与原始CLAHE方法的对比结果, 第1行为原始CLAHE, 第2行为截断后直接丢弃方法, 第1列到第3列使用的截断参数依次为: 0., 0., 0..

        从图中可看到, 对图像结果影响较大的参数是截断阈值, 而不是是否将截断后的数据添加到直方图的每个bin上. 如下图所示为另外一组测试结果, 从左到右依次为: 原始图像, 阈值0., 阈值0., 阈值0..

        需对图像进行填充, 为方便进行插值, 填充后图像的每个分块都必须为2的整数倍, 要不然不方便对每个块划分为4个子块.

        在查看 matlab 源码时, 里面使用了3种分布类型:

        这里测试对比了 uniform 和 rayleigh , 如下所示为水下图像测试结果(正常图像测试几乎没有差别, 这里不进行展示了):

        从左到右依次为: 原图, uniform 和 rayleigh , 目前没有看出二者的本质区别.

        不过这张图像来源: Computer vision algorithm removes the water from underwater images » Behind the Headlines - MATLAB & Simulink (mathworks.com) , 作者提出了一种 Sea-thru 方法, 效果不错, 这里下mark一下, 后面有时间在研究研究, 效果如下所示: