原文:关于 CLAHE 的理解及实现

CLAHE CLAHE 是一种非常有效的直方图均衡算法, 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. CLAHE是怎么来的 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: 直方图均衡是全局的, 对图像局部区域存在过亮或者过暗时, 效果不是很好 直方图均衡会增强背景噪声, 如下图所示为 ...

2021-09-21 08:46 0 295 推荐指数:

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CLAHE实现和研究

CLAHE算法对于医学图像,特别是医学红外图像的增强效果非常明显。 CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的资料 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现 ...

Fri Feb 24 05:42:00 CST 2017 6 16979
OpenCV .直方图均衡 CLAHE算法学习

前言  图像识别工程开发中需要增强图像对比度,便于后续处理,接触到了CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization),记录一下其中的学习过程。 1.直方图均衡1.1灰度直方图  灰度图中像素值的分布为0-255,以灰度值为横坐标 ...

Wed Aug 25 19:21:00 CST 2021 0 431
epoll实现原理的理解

  Epoll是Linux IO的多路复用的机制,是select/poll的增强版本,在Linux内核fs/eventpoll.c中可以查看epoll的具体的实现。 一、epoll数据结构   学习任何组件,首先得知道它有什么数据结构或者数据类型,epoll主要有两个结构体:eventpoll ...

Mon Oct 18 04:34:00 CST 2021 0 106
理解Go的多态实现

总结两点: 在Go中,定义一个interface类型,该类型说明了它有哪些方法。使用时,在函数中,将该interface类型作为函数的形参,任意一个实现了interface类型的实参都能作为该interface的实例对象。Go中没有implements关键字,与Java的实现多态相比,Go ...

Mon Jan 25 22:51:00 CST 2021 0 639
对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)

直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF ...

Mon Nov 02 22:10:00 CST 2015 3 7642
simhash和minhash实现理解

文本相似度算法 minhash minhash simhash 中文文档simhash值计算 simhash算法原理及实现 GoSimhash 是 中文 simhash 去重算法库,Golang版本。 simhash算法的原理 simhash与Google的网页去重 ...

Fri Dec 01 06:13:00 CST 2017 0 1645
分步理解 Promise 的实现

一个 Promise 的运用: 效果如上,在一个 promise 被完成/被拒绝时执行对应的回调取到异步结果。 同时,以上代码使用 promise 避免了回调地狱,规范了回调操作。 接下来,把 promise 拆成几块,学习一下怎么样的实现过程。 步骤一、Promise ...

Wed Oct 17 05:58:00 CST 2018 0 785
LRU的理解与Java实现

简介 LRU(Least Recently Used)直译为“最近最少使用”。其实很多老外发明的词直译过来对于我们来说并不是特别好理解,甚至有些词并不在国人的思维模式之内,比如快速排序中的Pivot,模拟信号中的Analog 等等。笔者认为最好的理解方式就是看他诞生的原因,看这个概念的出现 ...

Sun Aug 19 04:09:00 CST 2018 2 6883
 
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