CLAHE对比度受限自适应直方图均衡化的MATLAB仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-12 22:06:02
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精确的对比度限制自适应直方图均衡
像往常一样，使用pip安装：
$ pip install clahe # from PyPI
$ pip install git+https://github.com/anntzer/clahe # from Github
使用pytest运行测试。
该软件包使用一个简单的移动窗口实现。 可能有必要尝试基于Perreault，S.和Hebert，P .的“恒定时间中值滤波” （2007）的实现。
另请参见的。
2022-03-26 20:25:31
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对比度受限自适应直方图均衡化 (CLAHE) 的简单实现
2021-11-07 10:48:13
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图像增强算法：直方图均衡（处理灰度图、处理彩色图）、对比度受限的自适应直方图均衡、Retinex
复制代码即可跑
2021-10-22 20:08:10
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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
2021-08-25 11:41:39
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