🎨 基于直方图的图像增强算法(HE、CLAHE)之(一)_he增强算法 🌈

🌈 在当今这个视觉信息爆炸的时代，图像处理技术变得越来越重要。今天我们要聊的是图像增强算法中非常重要的两个方法：直方图均衡化（Histogram Equalization, HE）和自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）。这两个算法都是用来改善图像对比度，让图像看起来更清晰、更有层次感。

💡 直方图均衡化（HE）通过重新分配图像像素的灰度值，使得图像的灰度分布更加均匀。这种方法简单直接，但在处理局部对比度差异较大的图像时可能会出现过曝或欠曝的问题。因此，为了克服这一局限性，自适应直方图均衡化（CLAHE）应运而生。

🌟 CLAHE 通过对图像进行分块处理，并对每个小区域分别应用直方图均衡化，然后将这些小区域重新组合起来。这样可以有效避免全局直方图均衡化可能带来的问题，使图像的整体效果更加自然，细节更加丰富。

🖼️ 本系列文章将详细介绍这两种算法的工作原理及其应用场景，帮助大家更好地理解和运用它们。无论你是图像处理领域的初学者还是有一定经验的专业人士，都能从中获得有价值的见解。

🌈 接下来几篇文章中，我们将深入探讨 HE 和 CLAHE 的具体实现步骤以及如何在实际项目中使用它们。让我们一起开启这段探索图像世界的旅程吧！