《OpenCV3编程入门》学习笔记7 图像变换(五 )直方图均衡化
7.5 直方图均衡化
7.5.1 概念
1.图像增强处理,图像的像素灰度变化是随机的,直方图图像高低不齐,用一定算法使直方图大致平和,通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度
2.均衡化处理后的图像只能是近似均匀分布,图像动态范围扩大了,本质是扩大了量化间隔,减小了量化级别,因此,原来灰度不同的像素处理后可能变得相同,形成一片相同灰度区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮廓
3.源图像对比度高,均衡化后对比度降低;原图像对比度低,均衡化后对比度提高;均衡化后再均衡化,图像不变
7.5.2 直方图均衡化:equalizeHist()函数
1.函数原型:
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
2.参数说明:
(1)输入图像,8位单通道图像
(2)输出图像
3.原理:
把直方图的每个灰度级进行归一化处理,求每种灰度的累积分布,得到一个映射的灰度映射表,根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素
4.步骤:
(1)计算输入图像的直方图H
(2)进行直方图归一化,直方图的组距为255
(3)计算直方图积分:
(4)以H’作为查询表进行图像变换
7.5.3 直方图均衡化示例
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//载入原图
Mat srcImage = imread("4.jpg");
if (!srcImage.data)
{
printf("载入原图失败~!\n");
return false;
}
Mat dstImage;
dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
//转为灰度图并显示
cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("【原始图】", srcImage);
//直方图均衡化
equalizeHist(srcImage, dstImage);
//显示效果图
imshow("【效果图】直方图均衡化", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
运行效果: