对比度受限直方图均衡化CLAHE及halcon的实现

直方图均衡简单、高效;

但是,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果;

实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细节。

为了解决这类问题,Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE);

AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素,忽略了图像其他区域的像素,且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点;

K. Zuiderveld等人提出了对比度受限CLAHE的图像增强方法;

通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度,从而限制噪声的放大及局部对比度的过增强;

也可以被用来对图像去雾操作;

CLAHE和AHE的区别在于前者对区域对比度进行了限制,且采用插值来加快计算;

image.png

  1. 1、CLAHE算法原理:

    CLAHE与AHE不同的地方是对比度限幅,为了克服AHE的过度放大噪声的问题;

    ①设自适应直方图均衡化方法的滑动窗口大小为M*M,则局部映射函数为:


    为滑动窗口局部直方图的累积分布函数(cumulative distribution function);

    ②的导数为直方图,从而局部映射函数的斜率S为:


    故,限制直方图高度就等效于限制局部映射函数的斜率,进而限制对比度强度;

    ③设限定最大斜率为Smax,则允许的直方图高度最大为:


    ④对高度大于Hmax的直方图应截去多余的部分;

    实际处理中,设截取阈值T(而非Hmax)对直方图进行截断,将截去的部分均匀的分布在整个灰阶范围上,以保证总的直方图面积不变,从而使整个直方图上升高度L,则有:


    ⑤最后改进的直方图为:


    综上所述,改变最大的映射函数斜率Smax及相应的最大直方图高度Hmax,可获得不同增强效果的图像;

    CLAHE通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度,从而限制噪声的放大和局部对比度的过增强。

    视觉图像:对比度受限直方图均衡化CLAHE
    视觉图像:对比度受限直方图均衡化CLAHE
  2. 插值加速方法:

    AHE方法,不管是否带有对比度限制,都需要对图像中的每个像素计算其领域及变换函数,算法耗时严重;

    对其进行插值加速,使算法效率有极大提升,且质量没有下降;

    ①将图像均匀分成等份矩阵大小,常见8行8列64块;

    ②计算每个块的直方图,CDF,变换函数;

    对于块的中心像素(黑色小方块)是完全符合定义的;

    ③对其他的像素通过其邻近的四个黑色小方块的变换函数插值来获取;

    位于中间的像素(蓝色阴影)采用双线性插值;

    位于边缘的部分(绿色阴影)采用线性插值;

    位于角点处的部分(红色阴影)采用块所在的变换函数;

    视觉图像:对比度受限直方图均衡化CLAHE











OpenCV中,CLAHE函数实现:

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<vector>
 
using namespace cv; 
using namespace std; 
 
int main(int argc, char** argv)
{
       // 读取RBG图片,转成Lab模式
       Mat bgr_image = imread("src.jpg");
       if (!bgr_image.rows){
              cout << "imread failed!"<< endl;
              return 0;
       }
 
       Mat lab_image;
       cvtColor(bgr_image, lab_image, CV_BGR2Lab);
 
       // 提取L通道
       vector<Mat> lab_planes(3);
       split(lab_image, lab_planes);
 
       // CLAHE 算法
       Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
       clahe->setClipLimit(4);
       Mat dst;
       clahe->apply(lab_planes[0], dst);
       dst.copyTo(lab_planes[0]);
       merge(lab_planes, lab_image);
 
       //恢复RGB图像
       Mat image_clahe;
       cvtColor(lab_image, image_clahe, CV_Lab2BGR);
 
       //打印结果
       imshow("原始图片", bgr_image);
       imshow("CLAHE处理", image_clahe);
       waitKey();
       return 0;
}
CLAHE源码解析:
ContrastLimitAHE .h:
 
#ifndef _CONTRAST_LIMIT_AHE_H_
#define _CONTRAST_LIMIT_AHE_H_
 
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
class ContrastLimitAHE 
{ 
public: 
       ContrastLimitAHE(); 
       ~ContrastLimitAHE();
 
       int m_nGridX;                /* CLAHE 宽网格的个数 */ 
       int m_nGridY;                /* CLAHE 高网格的个数 */ 
       unsigned char m_aLUT[256];   /* CLAHE lookup table used for scaling of input image 输入图像缩放的查找表*/        
       int Initial(int nMaxPixel, int nMinPixel, int uiNrBins, int nX, int nY, int nWidth, int nHeight,float fCliplimit); 
      
       int m_nWidth;                /* CLAHE 宽 */
       int m_nHeight;               /* CLAHE 高 */
       int m_nCliplimit; 
       int m_nHistBins; 
       int m_nGridSize_X; 
       int m_nGridSize_Y; 
       int *m_pMapArray; 
       int m_nGridSize;            /* Actual size of contextual regions实际周边区域大小 */ 
       int ProcessCLAHE(unsigned char* pImage); 
       void MakeHistogram(unsigned char* pImage,int* pulHistogram); 
       void ClipHistogram(int* pulHistogram); 
       void MapHistogram(int* pulHistogram); 
       void Interpolate (unsigned char * pImage); 
       int m_nMaxPixel; 
       int m_nMinPixel; 
       void ShiftInterpolate(unsigned char* pImage, int nSizeX, int nSizeY, int* pulMapLU, int* pulMapRU, int *pulMapLB, int *pulMapRB); 
       int LineInterpolate(unsigned char* pImage, int nSizeX, int nSizeY, int* pLU, int* pRU, int* pLB, int* pRB); 
}; 
#endif

image.png


image.png












image.png


halcon有一个类似效果的算子,但应该不是CLAHE算法

这个算子增强图像的对比度,采用直方图的方式。

read_image(Image, '7.jpg')
equ_histo_image(Image, ImageEquHisto)

image.png

image.png


所以,勇哥今天做了一回标题党。

你是不是感觉有点愤怒。


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作者:hackpig

来源:www.skcircle.com

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