OpenCV?直方圖均衡化的實(shí)現(xiàn)原理解析
直方圖均衡化介紹
圖像的直方圖是什么?
圖像直方圖,是指對整個圖像像在灰度范圍內(nèi)的像素值(0~255)統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率次數(shù),據(jù)此生成的直方圖,稱為圖像直方圖-直方圖。直方圖反映了圖像灰度的分布情況。是圖像的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。
簡單來說:直方圖是圖像中像素強(qiáng)度分布的圖形表達(dá)方式,它統(tǒng)計(jì)了每一個強(qiáng)度值所具有的像素個數(shù)。
例如下面這張圖片,左圖為灰度圖,右圖統(tǒng)計(jì)了這張圖的所有像素值(0~255)對應(yīng)的像素個數(shù)

更形象解釋
更形象的來說,將下面像素格子對等為如上圖的圖像
假設(shè)有該圖像數(shù)據(jù)8x8,像素值范圍0~14共15個灰度等級,統(tǒng)計(jì)得到各個等級出現(xiàn)次數(shù)及直方圖如下圖所示:

則對上面抽象出來的圖像(像素格子)進(jìn)行像素與出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)得到下圖左側(cè)的表格,做出頻率圖如右圖所示:

什么是直方圖均衡化?
是一種提高圖像對比度的方法,拉伸圖像灰度值范圍。
簡單來說, 以上面狗狗的的直方圖為例, 你可以看到像素主要集中在中間的一些強(qiáng)度值上。直方圖均衡化要做的就是 拉伸 這個范圍。就是下面藍(lán)框框出來的范圍就是像素主要幾種區(qū)間。

見下圖:綠圈 圈出了 像素分布率較低像素值,對其應(yīng)用均衡化后(將中間藍(lán)框像素分布較高的區(qū)間拉伸), 得到了中間圖所示的直方圖。均衡化的圖像見下面右圖.

直方圖均衡化是如何實(shí)現(xiàn)的?
通過remap我們知道可以將圖像灰度分布從一個分布映射到另外一個分布,然后在得到映射后的像素值即可。
映射關(guān)系如下:

其中源直方圖 H(i), 累積分布 H’(i)函數(shù),equalized()為重映射后的圖像
直方圖均衡化的作用
因?yàn)橹狈綀D均衡化處理之后,原來比較少像素的灰度會被分配到別的灰度去,像素相對集中, 處理后灰度范圍變大,對比度變大,清晰度變大,所以能有效增強(qiáng)圖像。
直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進(jìn)行調(diào)整的方法。這種方法通常用來增加許多圖像的局部對比度,尤其是當(dāng)圖像的有用數(shù)據(jù)的對比度相當(dāng)接近的時候。通過這種方法,亮度可以更好地在直方圖上分布。這樣就可以用于增強(qiáng)局部的對比度而不影響整體的對比度,直方圖均衡化通過有效地擴(kuò)展常用的亮度來實(shí)現(xiàn)這種功能。
總的來說,直方圖均衡化是用來增強(qiáng)對比度的
直方圖均衡化步驟
- 加載源圖像
- 轉(zhuǎn)為灰度圖
- EqualizeHist 對直方圖均衡化
- 顯示均衡化后圖像.
相關(guān)API
equalizeHist
cv::equalizeHist( InputArray src, // 輸入圖像,必須是8-bit的單通道圖像 OutputArray dst // 輸出結(jié)果 )
代碼示例
灰度圖均值化

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, dst;
src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(src, dst);
char INPUT_T[] = "input image";
char OUTPUT_T[] = "result image";
namedWindow(INPUT_T, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_T, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_T, src);
imshow(OUTPUT_T, dst);
waitKey(0);
return 0;
}彩色圖均值化

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char*argv)
{
Mat src, dst, dst1;
src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data)
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
char input[] = "input image";
char output[] = "histogram iamge";
namedWindow(input, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(output, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(input, src);
// 分割通道
vector<Mat>channels;
split(src, channels);
Mat blue, green, red;
blue = channels.at(0);
green = channels.at(1);
red = channels.at(2);
// 分別對BGR通道做直方圖均衡化
equalizeHist(blue, blue);
equalizeHist(green, green);
equalizeHist(red, red);
// 合并通道
merge(channels, dst);
imshow(output, dst);
waitKey(0);
return 0;
}到此這篇關(guān)于OpenCV 直方圖均衡化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV 直方圖均衡化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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