图像直方图与直方图均衡化

Posted 2023-02-20

参考技术A 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。

图像直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~255]之间，对于RGB的彩色图像可以独立显示三种颜色的图像直方图。

drawHist()用于展示图像的直方图，并把它转换成bitmap。

如果对CalcHistogram感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。

直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。
直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。

基本思想：把原始图的直方图变换成为均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

同样，如果对EqualHist感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。

图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。

直方图均衡化则用于增强图片，利于人的视觉效果或便于机器识别。

CalcHistogram 和 EqualHist 是 cv4j 中直方图相关操作的类。

cv4j 是 gloomyfish 和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。

上周末我们开始做直方图的相关操作，预计下周能做完这个模块。

另外，在Google I/O之后，我们第一时间便更新了cv4j中的rxcv4j模块。该模块顾名思义是对cv4j使用RxJava进行封装，我们将该模块用 Kotlin 重写，也算是赶了一回时髦：）。

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