gray op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "clahe", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ clahe: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ clahe: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ clahe: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
對比度受限的自適應直方圖均衡(分塊,雙線性拼接)。
• a — 分塊數 nb = 2 + int(3a)（把影像分成 nb×nb）
• b — clip limit。以相對於每個 bin 平均計數的倍率 256**b 給出（b=0 → 1 倍 = 完全平坦化的直方圖 = 色調映射為直線 = 零強化，b=1 → 256 倍 = 1 個 bin 可能取到的最大值，因此截斷不起作用 = 樸素的 AHE，b=0.5 → 16 倍。OpenCV 的預設 clipLimit=40 大約相當於 b=0.665）。
★2026-09-02（本次修正）：此前 b 完全不起作用（實測： 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 正是區分 AHE 與 CLAHE 的關鍵所在，因此實作是 AHE 而不是 CLAHE —— 名稱在說謊。這裡實作了 clip limit 並分配給 b，並選定倍率使 b=1 成為與舊實作逐位元一致的一端（不發生截斷的上限 = bin 數 256 倍）。
分塊對影像進行劃分（PARTITION）（邊界用 linspace，因此最後一塊吸收 H % nb / W % nb 的餘數），各塊經 clip limit 限制的 CDF 就是其局部色調映射，每個像素以雙線性權重混合其（最多）4 個最近塊中心的映射 —— 這是標準的 CLAHE 內插（Zuiderveld 1994）。
2026-08-30：加入內插（KNOWN_ISSUES #4 —— 舊實作對每個塊獨立地平坦化，在塊邊界出現了不連續（肉眼可見的網格））。在塊中心的鄰域內，該塊的 CDF 仍原樣占主導，因此這是與舊實作相同映射族的連續版本。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
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 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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