在计算机视觉和图像处理领域，光照变化是影响图像质量和分析准确性的关键因素之一。光照不均匀或极端光照条件下拍摄的图像，往往存在对比度低、细节丢失等问题。为了克服这些挑战，自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）作为一种有效的图像增强技术，被广泛研究和应用。
直方图均衡化是一种经典的图像增强方法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的直方图趋于均匀分布，从而提高图像的对比度。然而，传统直方图均衡化在处理全局光照变化时表现良好，但在处理局部光照变化时，可能会导致图像过亮或过暗区域的出现。
自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，其核心思想是将图像划分为多个小块（也称为上下文区域或子块），对每个小块分别进行直方图均衡化处理。这样可以在保留图像全局信息的同时，增强图像的局部对比度。
以下是一个使用Python和OpenCV库实现自适应直方图均衡化的代码示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
clahe_img = clahe.apply(img)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('CLAHE Image', clahe_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
自适应直方图均衡化相比传统直方图均衡化的优势在于：
自适应直方图均衡化在医学影像分析、视频监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
自适应直方图均衡化作为一种有效的光照变化处理方法，在计算机视觉领域发挥着重要作用。通过深入了解其原理和实现方法，可以更好地应用这一技术，提升图像质量和分析准确性。