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在 OpenCV 中，自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）可以通过 cv2.createCLAHE() 函数来实现。具体步骤如下：
- 使用
cv2.createCLAHE()创建一个 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）对象。 - 调用该对象的
apply()方法对图像进行自适应直方图均衡化处理。
以下是代码示例：
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本题详细解读
1. 什么是自适应直方图均衡化？
自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）是直方图均衡化的一种改进方法。与全局直方图均衡化不同，AHE 将图像分成多个小块（称为 tiles），对每个小块分别进行直方图均衡化。这样可以增强局部对比度，特别是在图像的细节部分。
2. 为什么使用 CLAHE？
CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是 AHE 的一种改进版本。它通过限制对比度增强的幅度来避免过度增强噪声。clipLimit 参数用于设置对比度限制的阈值，tileGridSize 参数用于设置图像分块的大小。
3. 参数说明
clipLimit: 对比度限制的阈值。默认值为 40.0，值越大，对比度增强越明显。tileGridSize: 图像分块的大小，格式为 (width, height)。默认值为 (8, 8)，表示将图像分成 8x8 的小块。
4. 应用场景
自适应直方图均衡化常用于医学图像处理、卫星图像增强等领域，能够有效提升图像的局部对比度，使得细节更加清晰。