CLAHE vs AHE: 图像增强对比度限制和局部性差异 - 技术详解

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）和AHE（Adaptive Histogram Equalization）都是用于图像增强的直方图均衡化方法。它们的主要区别如下：\n\n1. 对比度限制：CLAHE通过在直方图均衡化过程中限制像素值的累积百分比来避免对比度的过度增加。这样可以防止一些像素值过于明亮或暗淡，从而保留图像的细节信息。而AHE没有对对比度进行限制，可能会导致对比度增加过度。\n\n2. 局部性：CLAHE和AHE都是自适应的直方图均衡化方法，但CLAHE是基于图像的局部区域进行直方图均衡化的，而AHE是基于整个图像进行直方图均衡化的。CLAHE能够保留图像的局部细节，而AHE可能会导致全局对比度增加而丢失一些细节信息。\n\n3. 计算效率：CLAHE在直方图均衡化过程中使用了一种称为“对比度限制”的技术，该技术可以有效地减少计算量。相比之下，AHE需要计算整个图像的直方图，并在每个像素上进行直方图均衡化，因此计算效率较低。\n\n总的来说，CLAHE相对于AHE具有更好的对比度限制和局部性，能够更好地保留图像的细节信息。但CLAHE的计算效率可能会稍低于AHE。选择使用哪种方法取决于具体的应用需求和计算资源。