OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、引言

最近一个月来都在研究OpenCV 中CLAHE算法的一些问题,如:

  1. 图像横向和纵向分块大小与图像的宽和高不能整除怎么处理?
  2. CLIP的剪裁是怎么实施的?
  3. 解决棋盘效应的具体插值处理过程怎样?
  4. 彩色图像怎么处理?

到处找资料,也看了部分博客所谓的源代码,结果还是没有找到答案,看来没有捷径,干脆直接下载了一份OpenCV的源代码来阅读。可惜自从没有亲手做C语言相关开发后,手上的机器连C++运行环境都没有,先直接读代码。本来想等所有问题都有答案时再写博文,不过这一阵子单位和家里事情都很多,没有多少时间,只能慢慢来,解决一个问题就发布一篇博文。

二、OpenCV源代码的下载

下载地址:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/
有3.4.10–4.5.4的版本,但下载很慢,老猿费了很大的劲,大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在下不下来,请关注老猿Python的微信公号给老猿发消息。

三、自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

当图像的宽(或高)不是对应横向(或纵向)分块数的整数倍时,老猿认为对于分块的处理有多种方式:

  1. 将每个分块横向或纵向多加1个像素,最后一个分块的大小比前面分块小;
  2. 将每个分块横向或纵向减去1个像素,最后一个分块的大小比前面分块大;
  3. 将图像裁剪或补齐到可以整除的大小。

通过阅读源代码,OpenCV中采用将图像补齐到可以整除的大小,即对于图像的宽(或高)不是对应横向(或纵向)分块数的整数倍时,将对应宽(或高)补齐到可以整除的最少像素素。

具体处理的源代码如下:

  if (_src.size().width % tilesX_ == 0 && _src.size().height % tilesY_ == 0)
        
            tileSize = cv::Size(_src.size().width / tilesX_, _src.size().height / tilesY_);
            _srcForLut = _src;
        
        else
        

            
                cv::copyMakeBorder(_src, srcExt_, 0, tilesY_ - (_src.size().height % tilesY_), 0, 
                	tilesX_ - (_src.size().width % tilesX_), cv::BORDER_REFLECT_101);
                tileSize = cv::Size(srcExt_.size().width / tilesX_, srcExt_.size().height / tilesY_);
                _srcForLut = srcExt_;
            
        

小结

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除时,采用的是将图像补齐到能整除大小,补齐是按边界镜像的方式(cv::BORDER_REFLECT_101)补齐。

如对文章内容存在疑问,可在博客评论区留言,或关注:老猿Python 微信公号发消息咨询。

更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2:直方图处理》的介绍。

更多图像处理的内容请参考专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》、《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10581071.html OpenCV-Python初学者疑难问题集》及《图像处理基础知识》的介绍。

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