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Solución:
esta pregunta es de hace mucho tiempo, pero busqué la respuesta y vi esto, luego encontré algunos enlaces que pueden ayudar, obviamente, la mayor parte de la información a continuación proviene de diferentes sitios.
AHE es una técnica de procesamiento de imágenes por computadora que se utiliza para mejorar el contraste en las imágenes. Se diferencia de la ecualización de histograma ordinaria en que el método adaptativo calcula varios histogramas, cada uno correspondiente a una sección distinta de la imagen, y los utiliza para redistribuir los valores de luminosidad de la imagen. Por lo tanto, es adecuado para mejorar el contraste local y mejorar las definiciones de los bordes en cada región de una imagen. y , AHE tiene una tendencia a sobreamplificar el ruido en regiones relativamente homogéneas de una imagen, una variante de ecualización de histograma adaptativa llamada ecualización de histograma adaptativo limitado por contraste (CE) evita esto limitando la amplificación.
para el primero esta imagen puede ser útil:
CLAHE limita la amplificación recortando el histograma en un valor predefinido (llamado límite de recorte)
TileGridSize se refiere al tamaño de la cuadrícula para la ecualización del histograma. La imagen de entrada se dividirá en mosaicos rectangulares de igual tamaño. tileGridSize define el número de mosaicos en fila y columna.
es documentación de opencv sobre sus funciones disponibles: https://docs.opencv.org/master/d6/db6/classcv_1_1CLAHE.html
y este enlace fue bueno en absoluto: https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE http://www.cs.utah.edu/~sujin/courses/reports/cs6640/project2/clahe.html
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