對比度增強演算法

① 圖像處理有哪些演算法

圖像處理領域涵蓋了多種演算法，旨在改善圖像質量、提取信息、壓縮數據和恢復受損圖片。以下是一些核心演算法：
1. **濾波演算法**：濾波是圖像處理的基本步驟，用於去除雜訊和干擾。常用的濾波技術包括均值濾波、高斯濾波和中值濾波。這些方法通過對每個像素進行鄰域操作，實現平滑效果，減少雜訊影響。
2. **圖像增強演算法**：增強演算法提升圖像的可視性，包括調整亮度、對比度和銳化等。例如，直方圖均衡化可擴展像素值范圍，增強圖像對比度。
3. **圖像分割演算法**：圖像分割將圖像分割成多個區域，便於進一步分析。常見的分割技術有閾值分割、邊緣檢測和區域生長等。這些方法對於識別和提取圖像中的關鍵信息至關重要。
4. **特徵提取和描述演算法**：這些演算法從圖像中提取重要特徵，以便於識別和匹配。尺度不變特徵變換（SIFT）是一種著名的特徵提取方法，能夠識別圖像中的關鍵點和生成其描述子，對圖像處理中的匹配和識別任務非常有效。
5. **圖像壓縮演算法**：為了減少存儲和傳輸所需的帶寬，圖像壓縮演算法如JPEG和PNG被廣泛應用。這些演算法通過去除冗餘信息或採用特定的編碼技術來減小圖像文件的大小。
6. **圖像恢復和重建演算法**：這些演算法用於修復和重建受損或退化的圖像。超解析度重建、去模糊和圖像插值等技術能夠恢復圖像細節，提高圖像質量。
隨著技術的發展，圖像處理領域不斷涌現出新的演算法，如基於神經網路的方法和形態學操作等，這些創新為圖像處理帶來了更廣闊的應用前景。

② 用matlab實現photoshop演算法自動對比度

imadjust是matlab自帶函數，用於對比度增強 設原圖象f(x,y)的灰度范圍是[m，M]，如果希望調整後的圖象g(x,y)的灰度范圍是[n，N]，可以通過下面的程序實現：

③ opencv中有沒有提供限制對比度的自適應直方圖均衡化

1.CLAHE簡介

HE直方圖增強，大家都不陌生，是一種比較古老的對比度增強演算法，它有兩種變體：AHE和CLAHE；兩者都是自適應的增強演算法，功能差不多，但是前者有一個很大的缺陷，就是有時候會過度放大圖像中相同區域的雜訊，為了解決這一問題，出現了HE的另一種改進演算法，就是CLAHE；CLAHE是另外一種直方圖均衡演算法，能有效的增強或改善圖像（局部）對比度，從而獲取更多圖像相關邊緣信息有利於分割，比如在書架識別系統中的書脊切割中，使用CLAHE可以比傳統的直方圖增強方法達到更好的增強書脊邊界直線的效果，從而有利於後續的書脊邊界直線的檢測和提取。還能夠有效改善AHE中放大雜訊的問題，雖然在實際中應用不多，但是效果確實不錯。另外，CLAHE的有一個用途是被用來對圖像去霧，跟何凱明的暗通道去霧效果有的一拼。

CLAHE和AHE的區別在於前者對區域對比度實行了限制，並且利用插值來加快計算。

2.CLAHE在OpenCV中的使用

2.1 增強灰度圖像

[cpp] view plain
Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(clipLimit);
clahe->apply(src, dst);

2.2 增強彩色圖像

[cpp] view plain
vector<Mat> BGR;
split(src,BGR);
Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->apply(BGR[0],BGR[0]);
clahe->apply(BGR[1],BGR[1]);
clahe->apply(BGR[2],BGR[2]);
Mat res;
merge(BGR,res);