opencv —— equalizeHist 直方图均衡化

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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 —— equalizeHist 直方图均衡化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

直方图均匀化简介

技术图片

从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内。这就导致了图片的强弱对比不强烈。

直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果。

 技术图片

 

直方图均衡化的列表计算

序号

运算

步骤和结果

1

列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1)

0 1 2 3 4 5 6 7
2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22 0.16
3 计算原始累计直方图 gf(灰度值 ≤ f 的概率和) 0.02 0.07 0.16 0.28 0.42 0.62 0.84 1.00
4 取整 g=(int) [(L-1)·gf + 0.5] 0 0 1 2 3 4 6 7
5 确定对应关系(原灰度值 -> 新灰度值) 0->0  1->0  2->1  3->2  4->3  5->4  6->6  7->7 
6 更新直方图 0.07 0.09 0.12 0.14 0.2 0 0.22 0.16

 

实现直方图均衡化:equalizeHist 函数

equalize 函数实现的灰度直方图均衡化算法,就是把直方图的每个灰度值进行归一化处理,求每种灰度的累积分布,接着得到一个映射的灰度映射表,然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。

void equalize(InputArray src, OutputArray dst);

  • src,输入图像,即源图像,填 Mat 类的对象即可,但需要为 8 位单通道的图像。
  • dst,输出结果,需要和源图像有一样的尺寸和类型。

 

代码示例:

#include<opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/1.jpg");
    imshow("src", src);

    Mat gray, dst;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray", gray);
    equalizeHist(gray, dst);
    imshow("dst", dst);

    waitKey(0);
    
}

效果展示:

技术图片

 

以上是关于opencv —— equalizeHist 直方图均衡化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

OpenCV-实现直方图均衡化(对比cv::equalizeHist)

数字图像处理:OpenCV-Python中的直方图均衡知识介绍及函数equalizeHist详解

利用OpenCV的函数equalizeHist()对图像作直方图均衡化处理

opencv学习之路(20)直方图应用

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