text: 自適應直方圖均衡化，是一種用於提高影象對比的數字影象處理技術。它與普通直方圖均衡化的不同之處在於自適應方法計算多個直方圖，每個直方圖對應於影象的不同部分，並使用這些直方圖重新分配影象的亮度值。因此，它適用於提高區域性對比度和增強影象每個區域的邊緣清晰度。然而，AHE 傾向於過度放大影象相對均勻區域中的噪聲。一種稱為限制對比度自適應直方圖均衡化(CLAHE)的變體透過限制放大來防止這種情況發生。方法的動機和原理.普通直方圖均衡化使用從影象直方圖匯出的相同變換來變換所有畫素。當整個影象的畫素值分佈相似時，這很有效。然而，當影象包含明顯比大部分影象更亮或更暗的區域時，這些區域的對比度將不會得到充分增強。自適應直方圖均衡化 (AHE) 透過使用從鄰域區域計算出的變換函式來變換每個畫素，從而解決這個問題。它最初用於飛機駕駛艙顯示器。 它的最簡形式是，每個畫素都根據畫素周圍正方形的直方圖進行變換，如下圖所示。從直方圖推匯出變換函式與普通直方圖均衡化完全相同：即變換函式與鄰域中畫素值的累積分佈函式成正比。影象邊界附近的畫素必須特別處理，因為它們的鄰域不會完全位於影象內，例如圖中藍色畫素左側或上方的畫素。可以透過以影象邊界為軸映象行和列畫素來擴充套件影象，來達到這一目的。簡單地複製邊界上的畫素線是不合適的，因為它會導致鄰域直方圖峰值過高。限制對比度自適應直方圖均衡化.一般的 AHE 傾向於過度放大影象接近一致的區域的對比，因為這些區域的直方圖高度集中。因此，AHE 可能會導致噪聲在比較接近的區域中被放大。 限制對比度自適應直方圖均衡化是自適應直方圖均衡化的一種變體，透過限制放大程度，減少噪聲放大這一問題。在 CLAHE 中，給定畫素值附近的對比度放大由變換函式的斜率給出。這與鄰域累積分佈函式(CDF) 的斜率成正比，因此與該畫素值處的直方圖值成正比。 CLAHE 透過在計算 CDF 之前將直方圖裁剪為預定義值來限制放大。這限制了 CDF 的斜率，因此也限制了轉換函式的斜率。直方圖被剪裁的值，即所謂的剪裁限制，取決於直方圖的歸一化，從而間接取決於鄰域區域的大小。常見的做法是將放大限制在 3 到 4 之間。最好不要丟棄直方圖中超過裁剪限制的部分，而是在所有直方圖直條之間平均重新分配它。重新分配將再次使得一些直條超過裁剪限制，導致直方圖超出規定的限制，其具體值取決於影象。如果不希望這樣，可以遞迴地重複重新分配過程，直到超出的部分可以忽略不計。透過插值進行高效計算.上面介紹的直接形式的自適應直方圖均衡化，無論有沒有對比度限制，都需要為影象中的每個畫素計算不同的鄰域直方圖和變換函式，這使得該方法計算代價非常昂貴。插值可以在不影響結果質量的情況下顯著提高效率。 影象被分割成大小相等的矩形塊，如下圖右側部分所示。 使用角塊的變換函式進行變換。插值係數反映了畫素到最近的圖塊的中心畫素之間的位置，因此隨著畫素接近圖塊中心，結果是連續的。此過程顯著減少了要計算的變換函式的數量，並且只增加了線性插值的少量額外成本。透過直方圖增量更新進行高效計算.平鋪影象的另一種方法是一次“滑動”矩形一個畫素，僅透過每次新增新畫素行並減去留在最後的畫素行來實現。該演算法被原作者稱為 SWAH(Sliding Window Adaptive Histogram Equalization，滑動視窗自適應直方圖均衡化）。這樣直方圖計算的計算複雜度從"O" ("N²" )降低到"O" ("N" )；並且由於沒有平鋪，因此不需要最後的插值步驟。6. G. R. Vidhya and H. Ramesh, "Effectiveness of contrast limited adaptive histogram equalization technique on multispectral satellite imagery", Proc. Int. Conf. Video Image Process., pp. 234-239, Dec. 2017.
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