Mat gray, dst;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);equalizeHist(gray, dst);imshow("gray", gray);imshow("equalizeHi
图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法.通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能.CLAHE确实，直方图均衡后背景对比度有所
Matlab中为我们提供了大量的函数，以方便我们对设计的算法进行验证，方便我们进行科学研究等等。使用Matlab处理数字图像也是相当方便的，它给我们提供了很多函数，如读取、显示、存储、直方图均衡化......，相当丰富的函数。图像增强使用直方图均衡化方法，
在理解直方图均衡化的过程中，参考了一些书籍和博客，让人困惑的是，笔者对于直方图的理解还是停留在表面，并没有深入理解其内涵。因此，本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述，并给出其Python实现，最后对她背后所蕴含的一些科学思维，谈谈自己的一些看法。如果我们统
考虑一个图像，其像素值仅限制在特定的值范围内。所以你需要把这个直方图拉伸到两端，这就是直方图均衡的作用。这通常会改善图像的对比度。建议阅读关于直方图均衡的wikipedia页面Histogram Equalization，了解更多有关它的详细信息。同样，我
mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255. clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
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