自适应直方图均衡化 😎

🌟 自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）是一种图像处理技术，用于增强图像的对比度。这项技术特别适用于光照不均或局部对比度低的图像。与传统的直方图均衡化不同，AHE 根据图像的不同区域进行局部调整，从而避免了全局直方图均衡化可能带来的噪声放大问题。

🌈 通过将图像分割成多个小块（称为子区域），AHE 在每个子区域内独立地应用直方图均衡化。这种方法能够更精细地调整图像的亮度和对比度，使得图像中的细节更加明显。这对于医学影像分析、卫星图像处理等领域尤为重要，因为这些领域的图像往往需要高精度的细节展示。

🔍 不过，AHE 也有其局限性，尤其是在处理包含大面积平坦区域的图像时，可能会导致所谓的“噪声放大”现象。因此，在实际应用中，通常会结合其他技术来优化效果，比如限制对比度的自适应直方图均衡化（CLAHE）。

💡 总之，自适应直方图均衡化是一项强大而灵活的技术，能够在多种场景下显著提升图像质量，为专业领域提供了有力的支持。