CLAHE_C代码.rar

**对比度受限的自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，简称CLAHE）**是一种图像处理技术，常用于增强图像的局部对比度，尤其在医学成像和生物图像分析等领域中广泛应用。它改进了传统的全局直方图均衡化（Histogram Equalization，HE），将图像分割为小的像素块，对每个块执行直方图均衡化，从而减少了过饱和和噪声的引入。 CLAHE的基本步骤包括以下几个关键点： 1. **分块（Block Partitioning）**：图像被划分为一系列的小矩形区域，通常称为“tiles”。这些小区域的大小是可调整的，一般选择8x8或16x16像素。 2. **直方图均衡化（Histogram Equalization）**：对每个分块进行直方图均衡化，这是一种将图像像素值分布拉伸到整个灰度范围的技术，可以显著提高图像的全局对比度。 3. **重采样（Interpolation）**：由于每个分块经过均衡化后可能会产生非整数像素值，因此需要进行重采样，使得像素值落在整数网格上，以保持相邻块之间的连续性。 4. **对比度限制（Clipping）**：直方图均衡化可能导致某些块的对比度过高，这在图像的边界和噪声区域尤为明显。为了防止这种情况，CLAHE引入了对比度限制策略，即设置一个对比度阈值，当块的对比度超过这个阈值时，超出部分的像素值会被裁剪并均匀分布在该块的灰度范围内。 5. **邻域连接（Neighborhood Connection）**：为了处理块边缘效应，CLAHE会将每个块与相邻的块进行连接，通过某种形式的平滑处理，如双线性内插，来消除可能出现的边界伪影。 6. **最后组合（Final Composition）**：将所有处理过的分块组合成最终的均衡化图像，形成具有增强局部对比度的输出。 在C语言中实现CLAHE，你需要关注以下几点： - **数据结构**：创建合适的数据结构来存储图像数据，如二维数组或像素结构体。 - **直方图计算**：编写函数来计算每个分块的直方图，并进行直方图均衡化。 - **对比度限制**：设定对比度限制阈值，并实现裁剪算法。 - **重采样**：使用插值方法将非整数像素值转换为整数。 - **分块处理**：处理每个分块，并考虑相邻块的连接。 - **组合结果**：将所有处理过的分块合并成一个完整的图像。 "CLAHE_C代码"压缩包中可能包含的文件有： 1. `clahe.c` - 主要的CLAHE算法实现文件。 2. `clahe.h` - 定义相关函数和结构体的头文件。 3. `main.c` - 示例程序，用于调用CLAHE函数并处理输入图像。 4. `test_image.jpg`/`test_image.png` - 用于测试CLAHE算法的示例图像。 5. `Makefile` - 构建系统文件，用于编译和运行程序。 通过阅读和理解这些C代码，你可以深入了解CLAHE算法的内部工作原理，并能将其应用于自己的图像处理项目中。