gray op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "clahe", 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])
*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):
▸ clahe: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ clahe: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
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):
▸ clahe: 其他输入图像 (文档网站)
*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)。*
对比度受限的自适应直方图均衡(分块,双线性拼接)。
• a — 分块数 nb = 2 + int(3a)（把图像分成 nb×nb）
• b — clip limit。以相对于每个 bin 平均计数的倍率 256**b 给出（b=0 → 1 倍 = 完全平坦化的直方图 = 色调映射为直线 = 零增强，b=1 → 256 倍 = 1 个 bin 可能取到的最大值，因此裁剪不起作用 = 朴素的 AHE，b=0.5 → 16 倍。OpenCV 的默认值 clipLimit=40 大约相当于 b=0.665）。
★2026-09-02（本次修正）：此前 b 完全不起作用（实测： max|clahe(x,0.5,0.0) - clahe(x,0.5,1.0)| == 0.0 分毫不差）。CLAHE 的 "C" 是 contrast limited 的 C，clip limit 正是区分 AHE 与 CLAHE 的关键所在，因此实现是 AHE 而不是 CLAHE —— 名称在撒谎。这里实现了 clip limit 并分配给 b，并选定倍率使 b=1 成为与旧实现按位一致的一端（不发生裁剪的上限 = bin 数 256 倍）。
分块对图像进行划分（PARTITION）（边界用 linspace，因此最后一块吸收 H % nb / W % nb 的余数），各块经 clip limit 限制的 CDF 就是其局部色调映射，每个像素用双线性权重混合其（最多）4 个最近块中心的映射 —— 这是标准的 CLAHE 插值（Zuiderveld 1994）。
2026-08-30：加入插值（KNOWN_ISSUES #4 —— 旧实现对每个块独立地平坦化，在块边界出现了不连续（肉眼可见的网格））。在块中心的邻域内，该块的 CDF 仍原样占主导，因此这是与旧实现相同映射族的连续版本。
• 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。
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。
clahe 0.50 0.50
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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