車底掃描廠家講液壓升降柱與阻車路障機

　　1.簡述 自適應直方圖均衡化(AHE)主要是基于分塊處理的思想用來圖像度的一種算法，其特點是通過圖像的局部直方圖，然后通過重新分布圖像的亮度來改變圖像度。

主要用于獲取圖像多的細節(jié)!和普通的直方圖均衡算法不同，AHE算法通過計算圖像的局部直方圖，然后重新分布亮度來來改變圖像度。因此，

該算法適合于改進圖像的局部度以及獲得多的圖像細節(jié)。 不過，AHE有過度放大圖像中相同區(qū)域的噪音的問題，另外一種自適應的直方圖均衡算法即限制度直方圖均衡(CLAHE)算法能有限的限制這種不利的放大。

　　2. 算法的解釋 普通的直方圖均衡算法對于整幅圖像的像素使用相同的直方圖變換，對于那些像素值分布比較均衡的圖像來說，算法的很好。

然后，如果圖像中包括明顯比圖像其它區(qū)域暗或者亮的部分，在這些部分的度將得不到的增。 AHE算法通過對局部區(qū)域執(zhí)行響應的直方圖均衡來改變上述問題。

　　該算法先被開發(fā)出來適用于改進航天器駕駛艙的顯示。其簡單的形式，就是每個像素通過其周邊一個矩形范圍內(nèi)的像素的直方圖進行均衡化。

均衡的方式則完全同普通的均衡化算法：變換函數(shù)同像素周邊的累積直方圖函數(shù)(CDF)成比例。 圖像邊緣的像素需要處理，因為邊緣像素的領域不完全在圖像。

這個通過鏡像圖像邊緣的行像素或列像素來解決。直接復制邊緣的像素進行擴充是不合適的。因為這會導致帶有劍鋒的領域直方圖。

普通的AHE傾向于在圖像的近恒定區(qū)域過度放大度，因為這些區(qū)域的直方圖集中。因此，AHE可能會導致噪聲在接近恒定的區(qū)域被放大。

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