车底扫描厂家讲液压升降柱与阻车路障机
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1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)主要是基于分块处理的思想用来图像度的一种算法，其特点是通过图像的局部直方图，然后通过重新分布图像的亮度来改变图像度。
主要用于获取图像多的细节!和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像度。因此，
该算法适合于改进图像的局部度以及获得多的图像细节。 不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制度直方图均衡(CLAHE)算法能有限的限制这种不利的放大。
2. 算法的解释 普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换，对于那些像素值分布比较均衡的图像来说，算法的很好。
然后，如果图像中包括明显比图像其它区域暗或者亮的部分，在这些部分的度将得不到的增。 AHE算法通过对局部区域执行响应的直方图均衡来改变上述问题。
该算法先被开发出来适用于改进航天器驾驶舱的显示。其简单的形式，就是每个像素通过其周边一个矩形范围内的像素的直方图进行均衡化。
均衡的方式则完全同普通的均衡化算法：变换函数同像素周边的累积直方图函数(CDF)成比例。 图像边缘的像素需要处理，因为边缘像素的领域不完全在图像。
这个通过镜像图像边缘的行像素或列像素来解决。直接复制边缘的像素进行扩充是不合适的。因为这会导致带有剑锋的领域直方图。
普通的AHE倾向于在图像的近恒定区域过度放大度，因为这些区域的直方图集中。因此，AHE可能会导致噪声在接近恒定的区域被放大。
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