opencv直方圖均衡化算法及實現

 

1、為什么要直方圖均衡化

很多時候，我們的圖片看起來的效果不是那么的清晰，這時候可以對圖像進行一些處理來擴大圖像像素值顯示的范圍。例如有些圖像整體像素值偏低，圖像中的一些特征看的不是很清晰，只是隱約看到一些輪廓痕跡，這時可以經過圖像直方圖均衡化之后使得圖像看起來亮一些，也便於后續的處理。直方圖均衡化是灰度變換的一個重要應用，它高效且易於實現，廣泛應用於圖像增強處理中。圖像的像素灰度變化是隨機的，直方圖的圖形高低不齊，直方圖均衡化就是用一定的算法使直方圖大致平和的方法。

2、opencv中直方圖均衡化算法

opencv中直方圖均衡化算法的輸入圖像需為八位單通道圖像，也就是灰度圖像。若想要處計算彩色圖像的均衡化圖，可以先將圖像用split函數進行通道分離，分別處理每一個通道的圖像，在用merge函數進行合並。算法實現步驟如下： 
第一步：依次掃描原始灰度圖像的每一個像素，計算出圖像的直方圖H。’ 
第二步：進行歸一化處理，即將0~255像素值的每一個像素值在圖像中出現的次數除以圖像的大小，得到歸一化直方圖。 
第三步：計算直方圖積分，公式： 
第四步：以H’作為查詢表進行圖像變換dst(x,y)=H’(src(x,y))

 

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImg,grayImg;//聲明原始圖和灰度度
    srcImg = imread("1.jpg");//載入原始圖
    if(!srcImg.data)
    {
        std::cout<<"請確認路徑下存在圖片";
        return -1;
    }
    imshow("原始圖",srcImg);//顯示原始圖
    cvtColor(srcImg,grayImg,CV_RGB2GRAY);//將rgb圖像轉化為灰度圖
    int rowNumber = grayImg.rows;//得到行
    int colNumber = grayImg.cols;//得到列
    int sumNumber = rowNumber*colNumber;//得到圖像整個像素個數
    Mat dstImg(rowNumber,colNumber,CV_8UC1,Scalar(0,0,0));//初始化直方圖均衡化后的圖
    double hist[256] = {0.00};//直方圖
    double dhist[256] = {0.00};//直方圖歸一化圖
    double Dhist[256] = {0.00};//直方圖積分圖，每一個像素點
    for(int i = 0;i<rowNumber;i++)//遍歷原始圖像，得到直方圖
    {
        uchar* data = grayImg.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0;j<colNumber;j++)
        {
            int temp = data[j];//得到圖像像素值
            hist[temp] = hist[temp]+1;//將相應像素值在直方圖中加1
        }
    }

    for(int i = 0;i<256;i++)//遍歷直方圖，得到歸一化直方圖和積分圖
    {       
        dhist[i] = hist[i]/sumNumber;//得到歸一化圖
        for(int j = 0;j<=i;j++)
        {
            Dhist[i] = Dhist[i] + dhist[j]; //得到積分圖
        }
    }


    for(int i = 0;i<rowNumber;i++)//以積分圖為查找表得到均衡化后的圖
    {
        uchar* data1 = dstImg.ptr<uchar>(i);
        uchar* data2 = grayImg.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0;j<colNumber;j++)
        {
            int temp1 = data2[j]; //查找到原始圖相應位置的像素值
            int temp2 = (int)(Dhist[temp1]*255); //在積分圖中找到相應像素值的映射值
            data1[j] = temp2;//將映射值賦值給目標圖像相應值
        }
    }
    imshow("均衡化后的圖",dstImg);
    waitKey(0);
    return 0;
}