在限制對比度自適應直方圖均衡化算法原理、實現及效果一文中針對全局直方圖均衡化的一些缺點，提出了分塊的自適應均衡化技術，很好的克服了全局直方圖均衡化的一些缺點，對於圖像增強也有着顯著的作用，我們稍微回顧下CLAHE的算法流程，簡單的可以用下面的過程描述： 　　原始的直方圖 ...

通過灰度線性映射增強圖像對比度 Halcon中如何通過灰度線性映射增強圖片對比度呢？不急，我先講點其他的。 如果你用過Photoshop，那么想必對增強圖像的對比度很熟悉。在Photoshop中，我們對下面這張圖執行“色階”調整： 執行“色階”調整：可以觀察到圖片的對比度明顯 ...

在一些應用場景中，一些RGB圖片直接轉為灰度圖片的效果很不好，原本不同的顏色很可能在轉為灰度后區分度太小，而導致丟失了對比度信息。例如下面這副圖片 直接轉為灰度的結果： 可以發現，基本上無法區分這兩種顏色了。 然后，由於一般較大原圖像顏色信息是冗余 ...

　　自動色階、自動對比度以及直方圖均衡這三個算法雖然很普通，也很簡單，但是在實際應用中有着非常高的使用率，特別是在修圖中，很多設計師打開一幅圖，首先的的操作就是Shift+Ctrl+L(自動色階）。在原理實現上，他們都屬於基於直方圖統計方面的算法，執行效率都非常之高。我在調整圖像- 自動對比度 ...

　　·對於部分圖像，會出現整體較暗或較亮的情況，這是由於圖片的灰度值范圍較小，即對比度低。實際應用中，通過繪制圖片的灰度直方圖，可以很明顯的判斷圖片的灰度值分布，區分其對比度高低。對於對比度較低的圖片，可以通過一定的算法來增強其對比度。常用的方法有線性變換，伽馬變換，直方圖均衡化，局部自適應直方圖 ...

圖像對比度增強的方法可以分成兩類:一類是直接對比度增強方法;另一類是間接對比度增強方法。 直方圖拉伸和直方圖均衡化是兩種最常見的間接對比度增強方法。 直方圖拉伸是通過對比度拉伸對直方圖進行調整，從而“擴大”前景和背景灰度的差別，以達到增強對比度的目的，這種方法可以利用線性或非線性的方法來 ...

直方圖均勻化簡介 從這張未經處理的灰度圖可以看出，其灰度集中在非常小的一個范圍內。這就導致了圖片的強弱對比不強烈。 直方圖均衡化的目的，就是把原始的直方圖變換為在整個灰度范圍（0~255）內均勻分布的形式，從而增加像素灰度值的動態范圍，達到增強圖像整體對比度的效果。 直方圖 ...

的對比度比I有所增加；如果0＜a＜1，則O的對比度比I有所減小。 而b值的改變，影響的是輸出圖像的亮度 ...