sk_adapthist — 2D gray op

数据种类:imageimage

调用:fullseye.apply(img, "sk_adapthist", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

sk_adapthist: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入,右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z),一维序列为折线,体数据为沿 z 的最大值投影,视频为中间帧,复数图像为幅值;无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋钮取默认):

sk_adapthist: knob a sweep (docs site)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入,下排为对应输出。旋钮取默认):

sk_adapthist: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡化,Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)。将图像划分为若干小区域并对每个区域局部地进行直方图均衡化,即使在明暗差异较大的图像中也能提升局部对比度。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `exposure.equalize_adapthist(clip(v,0,1), clip_limit=0.01+0.05*a)` —— a は clip_limit(コントラスト制限の強さ)を 0.01〜0.06 に振る(大きいほど強くコントラストが上がりノイズも増幅されやすい)。b は未使用。タイル分割数はskimage の既定値(8x8)のまま。

旋钮(实测):将 `a` 从 0 扫到 1 输出不变(以 5 种输入实测)。

数值可比性(实测):输出按该图自身的最大值归一化(输出最大值恒为 1.0,输入整体缩放不改变输出)。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值;在只有弱特征的图中,噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较,请以统一基准重新缩放。

空帧(实测):输入亮度均匀的图像时,无论亮度如何,全部像素都成为前景(1)。过曝、被遮挡或没有被摄物的帧会被报为「缺陷 100%」,因此应在上游判定是否均匀并加以剔除。

详细使用指南

gallery2d_gray_arith 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中,此块会变成按钮,可当场加载并运行。

sk_adapthist 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

gallery2d_gray_arithpy -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(gray)

gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map


*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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