对比度受限的自适应直方图均衡化方法的c代码

CLAHE图像增强和多种图像评价指标源代码采用MATLAB语言编程，包含RGB图像增强、LAB空间图像增强、HSV空间图像增强；采用5种图像评价指标对增强图像进行客观评价，客观评价指标包括：均值（Mean）、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵（IE）、结构相似性（SSIM）。

matlab图像均衡化代码克拉赫 对比度受限的自适应直方图均衡化更改您的裁剪限制以获得更好的输出。 简单的直方图方法存在强度饱和的问题，这会导致信息丢失，这在医学图像的情况下是不可接受的。 因此，无论何时我们想要保留图像的细节同时提高图像质量，CLAHE都是最好的选择之一。 在图像强度很暗的医学图像中，CLAHE可提供更好的图像。 运行代码的步骤： 打开MATLAB并转到存储fn_CLAHE.m的路径。 在“运行”中将图像名称指定为“ example.jpg” 运行程序并查看结果

【图像增强】基于局部对比度增强的CLAHE算法 --直方图增强.md

这是编译好的CLAHE，MFC做的界面，核心代码C；

CLAHE算法是一种自适应的对比度调节算法，它跟原始的直方图均衡化算法的最大不同在于，它对于局部的细节保留都挺完好的，不会像全局的直方图均衡化那样，会损失很多细节。这个算法最精髓的地方是分块插值算法来加速算法，我实现的方式跟大牛的C代码一致，希望对大家有用

基于opencv4.10的clahe限制对比度自适应直方图增强算法的代码。

包含一篇对CLAHE的原理阐述论文，以及具体实现的MATLAB代码

程序中有rgb三通道的直方图显示，可以明显看到图像对比度增强的效果。

限制对比度的自适应直方图均衡化 matlab代码 可用于图像增强