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CLAHE算法的线性差值。 我们先来看一下没有经过线性差值的CLAHE算法是什么样子的效果。 可以看到很明显的图片中都是一块一块的，这是因为在每一个块里面都统计了相应的直方图数据，这样就导致不同块里面直方图统计的映射表不一样，所以就出现了一块块的斑点。 解决这个问题的方法就是线性插值。 可以将整幅图像分为以下几个部分： 整个8*8一共64个block，然后对于四个红色的角点不进行线性插值，对于蓝色的四条边进行线性插值，对于中间的白色部分进行双线性插值。 其中红色正方形的边长是block边长的二

在FPGA图像处理--CLAHE算法(一)中介绍了为啥要用CLAHE算法来做图像增强。 在这一篇里面就介绍一下CLAHE的第一步处理：分块。 通常来说会将图片分为8*8的64块，然后分别对这64块进行直方图均衡化。 如下所示(手画的不均匀）。分为8*8这也是对常见的视频分辨率可以被8整除，这样也不用考虑边界不均匀了。 因为我们要对这64块都做直方图均衡化，所以先定义一个直方图均衡化的计算函数。 def hist(img): h, w = img.shape n = np.zeros(256,