改變灰度圖像直方圖的均值和標准差
當我們有一張較暗淡的圖像，我們想讓圖像變明亮；或者反過來，如果圖像嚴重曝光，我們想讓圖像變暗。這時，我們可以采用什么方法呢？我們可以直接對圖像的直方圖進行操作，改變灰度圖像直方圖的均值和標准差。進而實現我們想要的效果。
算法如下式：其中m0和s0表示的是我們想要圖像像素分布變成的均值和標准差，m和s是原圖像的均值和標准差：
改變圖像直方圖的均值和標准差公式 ↑
實驗：通過上述算法實現對圖像直方圖的均值和標准差的改變
1 import cv2 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 # histogram manipulation 6 def hist_mani(img, m0=128, s0=52): 7 m = np.mean(img) 8 s = np.std(img) 9 10 out = img.copy() 11 12 # normalize 13 out = s0 / s * (out - m) + m0 14 out = np.clip(out,0,255) 15 out = out.astype(np.uint8) 16 17 return out 18 19 # Read image 20 img = cv2.imread("../head_g.jpg",0).astype(np.float) 21 out = hist_mani(img,m0=130,s0=60) 22 23 # Display histogram 24 plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255)) 25 plt.savefig("out_his.png") 26 plt.show() 27 plt.hist(img.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255)) 28 plt.savefig("out_his_img.png") 29 plt.show() 30 # Save result 31 cv2.imshow("result", out) 32 cv2.imwrite("out.jpg", out) 33 34 cv2.waitKey(0) 35 cv2.destroyAllWindows()
實驗結果：
原圖像的像素分布 ↑
修改直方圖的均值和標准差后圖像的像素分布 ↑
原圖 ↑
改變直方圖均值和標准差之后的圖像 ↑
可以看到，原圖像是比較暗的，像素集中於靠近0的部分。我們通過增大圖像直方圖的均值和標准差，使得圖像的像素值整體增大，由此增加了圖像的亮度。如果你想要減小圖像的亮度，則可以考慮采用與此相反的方法。
參考內容：