便利店防盗摄像头的对比度受限自适应直方图均衡化与局部细节增强算法原理 首先，理解图像对比度的基本概念。在监控画面中，对比度指亮暗区域的差异程度。低对比度图像（如昏暗环境下的录像）细节模糊，不利于识别物体。 第二步，介绍直方图均衡化（HE）的传统方法。HE通过重新分布像素亮度，拉伸整体对比度，但会过度增强噪声，导致局部过亮或过暗。 第三步，引入自适应直方图均衡化（AHE）。AHE将图像分块，对每个小块独立做均衡化，从而增强局部细节。但AHE在均匀区域（如墙面）可能放大噪声。 第四步，讲解对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）。CLAHE在AHE基础上限制局部对比度增强幅度：对每个小块的直方图进行裁剪，将超出阈值部分重新分配到各亮度级，防止噪声过度放大。裁剪阈值由参数“Clip Limit”控制。 第五步，结合局部细节增强。CLAHE处理后，可进一步应用拉普拉斯算子或非锐化掩模（Unsharp Masking）突出边缘细节，例如商品包装文字或人脸轮廓。这通过增强高频信号实现，同时需抑制噪点。 第六步，算法在便利店监控中的实际应用。摄像头在逆光或阴影区域（如货架底层）采集的图像，通过CLAHE恢复暗部细节（如被遮挡商品），再经局部增强提升关键目标辨识度，辅助后续分析。 最后，说明技术局限：过度增强可能导致伪影或色彩失真，需平衡参数以适应不同场景光照变化。