OpenCV自适应直方图均衡CLAHE的clipLimit的含义及理解

一、引言

关于自适应直方图均衡CLAHE的clipLimit的介绍，网上介绍的资料不多，可能对很多大佬来说，这个知识点很简单，但对于没这方面基础知识的，则不好理解，老猿今天结合OpenCV CLAHE源代码中对于clipLimit的赋值处理来解读一下。

二、CLAHE涉及clipLimit的关键源代码

CLAHE涉及clipLimit的关键源代码摘要如下：

CLAHE_Impl::CLAHE_Impl(double clipLimit, int tilesX, int tilesY) :
        clipLimit_(clipLimit), tilesX_(tilesX), tilesY_(tilesY)
    {
    
    
    }

    void CLAHE_Impl::apply(cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst)
    {
    
    
		...
        int histSize = _src.type() == CV_8UC1 ? 256 : 65536;
        ...
         if (_src.size().width % tilesX_ == 0 && _src.size().height % tilesY_ == 0)
        {
    
    
            tileSize = cv::Size(_src.size().width / tilesX_, _src.size().height / tilesY_);
            _srcForLut = _src;
        }
        ...
        const int tileSizeTotal = tileSize.area();
        ...
        int clipLimit = 0;
        if (clipLimit_ > 0.0)
        {
    
    
            clipLimit = static_cast<int>(clipLimit_ * tileSizeTotal / histSize);
            clipLimit = std::max(clipLimit, 1);
        }
        ...
    }
    void CLAHE_Impl::setClipLimit(double clipLimit)
    {
    
    
        clipLimit_ = clipLimit;
    }
    double CLAHE_Impl::getClipLimit() const
    {
    
    
        return clipLimit_;
    }
    ...

三、代码解读

以上代码就是OpenCV自适应直方图均衡CLAHE对应源代码中关于clipLimit赋值处理的相关代码，暂不涉及使用。可以看到，类设置方法中对clipLimit设置后，其值会保存在类私有变量clipLimit_ 中，最终进行apply自适应直方图均衡处理时，采用局部变量clipLimit = clipLimit_ * tileSizeTotal / histSize，并取clipLimit 和1中间的最大值。

可以看到，我们创建CLAHE对象或调用setClipLimit传入的clipLimit参数，最终被转换为了该值乘以tileSizeTotal （分块像素数）除以histSize（每个分块的直方图组数），这个转换是干什么呢？是得到每个分组的平均像素数量，如果灰度比较平均的话，每种级别（对应直方图分组数）的灰度所对应的像素数应该相等，当用该平均值乘以clipLimit，得到的是超过平均值clipLimit倍的像素数，这个值就是裁剪的限制值，对于超过这个值的分组就得裁剪，具体怎么裁剪我们在下篇博文再介绍。

四、小结

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE中的参数clipLimit，是CLAHE的裁剪限制值，其值表示是各分块图像的直方图分组平均像素的倍数，当一个分组中的像素数超过这个倍数值乘以直方图分组平均像素的值（即限制值），则表示该分组对应灰度的像素数需要裁剪。

如对文章内容存在疑问，可在博客评论区留言，或关注：老猿Python 微信公号发消息咨询。

更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

写博不易，敬请支持：

如果阅读本文于您有所获，敬请点赞、评论、收藏，谢谢大家的支持！

关于老猿的付费专栏

付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9607725.html 使用PyQt开发图形界面Python应用》专门介绍基于Python的PyQt图形界面开发基础教程，对应文章目录为《 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/107580932 使用PyQt开发图形界面Python应用专栏目录》；
付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10232926.html moviepy音视频开发专栏 )详细介绍moviepy音视频剪辑合成处理的类相关方法及使用相关方法进行相关剪辑合成场景的处理，对应文章目录为《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/107574583 moviepy音视频开发专栏文章目录》；
付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10581071.html OpenCV-Python初学者疑难问题集》为《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理》的伴生专栏，是笔者对OpenCV-Python图形图像处理学习中遇到的一些问题个人感悟的整合，相关资料基本上都是老猿反复研究的成果，有助于OpenCV-Python初学者比较深入地理解OpenCV，对应文章目录为《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/109713407 OpenCV-Python初学者疑难问题集专栏目录》
付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10762553.html Python爬虫入门》站在一个互联网前端开发小白的角度介绍爬虫开发应知应会内容，包括爬虫入门的基础知识，以及爬取CSDN文章信息、博主信息、给文章点赞、评论等实战内容。

前两个专栏都适合有一定Python基础但无相关知识的小白读者学习，第三个专栏请大家结合《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理》的学习使用。

对于缺乏Python基础的同仁，可以通过老猿的免费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9831699.html 专栏：Python基础教程目录）从零开始学习Python。

如果有兴趣也愿意支持老猿的读者，欢迎购买付费专栏。