图像增强之直方图均衡化

来源：互联网发布：淘宝详情页图片排版编辑：程序博客网时间：2024/05/21 07:04

1、直方图均衡化

void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );

用来使灰度图象直方图均衡化，可以将比较淡的图像变换为比较深的图像（即增强图像的亮度及对比度）。

2、灰度拉伸

由于光线原因会造成图像局部过亮或过暗，需要对图像进行拉伸使之覆盖较大的取值区间。使亮的区域更亮，暗的区域更暗，提高图像的对比度，从而使图像边缘明显。灰度拉伸是将灰度图像进行分段性变化，即若原图像f(x,y)的灰度变化区间为[a,b]，变换后图像g(x,y)的灰度范围扩展到区间[c,d]，可采用下列线性变换来实现：

代码入下：（传入的参数必须是单通道的图像）

void Ctry::stretch(IplImage* src, IplImage* dst){int low_value;    //拉伸后像素的最小值   int high_value;   //拉伸后像素的最大值  float rate = 0;          //图像的拉伸率  float stretch_p[256], stretch_p1[256], stretch_num[256];//清空三个数组,初始化填充数组元素为0  memset(stretch_p, 0, sizeof(stretch_p));memset(stretch_p1, 0, sizeof(stretch_p1));memset(stretch_num, 0, sizeof(stretch_num));int nHeight = src->height;int nWidth = src->width;int i, j;for (i = 0; i<nHeight; i++){for (j = 0; j<nWidth; j++){double  pixel0 = cvGetReal2D(src, i, j);int   pixel =(int) pixel0;stretch_num[pixel]++;}}//统计各个灰度级出现的概率for (i = 0; i<256; i++){stretch_p[i] = stretch_num[i] / (nHeight*nWidth);}//统计各个灰度级的概率for (i = 0; i<256; i++){for (j = 0; j <= i; j++){stretch_p1[i] += stretch_p[j];}}//计算两个阈值点的值  for (i = 0; i<256; i++){if (stretch_p1[i]<0.1)     //low_value取值接近于10%的总像素的灰度值  {low_value = i;}if (stretch_p1[i]>0.9)     //high_value取值接近于90%的总像素的灰度值  {high_value = i;break;}}rate = (float)255 / (high_value - low_value + 1);//进行灰度拉伸  for (i = 0; i<nHeight; i++){for (j = 0; j<nWidth; j++){int pixel = cvGetReal2D(src, i, j);if (pixel<low_value){cvSetReal2D(dst, i, j, 0);}else if (pixel>high_value){cvSetReal2D(dst, i, j,255);}else{double temp = (pixel - low_value)*rate + 0.5;cvSetReal2D(dst, i, j, temp);if (temp>255){cvSetReal2D(dst , i, j, 255);}}}}}

效果图：

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