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(duì)整個(gè)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(jiǎn)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(gè)強(qiáng)度值所具有的像素個(gè)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(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)

更形象解釋

更形象的來說，將下面像素格子對(duì)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(gè)灰度等級(jí)，統(tǒng)計(jì)得到各個(gè)等級(jí)出現(xiàn)次數(shù)及直方圖如下圖所示：

則對(duì)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(duì)比度的方法，拉伸圖像灰度值范圍。

簡(jiǎn)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(gè)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(duì)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(gè)分布映射到另外一個(gè)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(huì)被分配到別的灰度去，像素相對(duì)集中， 處理后灰度范圍變大，對(duì)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(duì)對(duì)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(duì)比度，尤其是當(dāng)圖像的有用數(shù)據(jù)的對(duì)比度相當(dāng)接近的時(shí)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(duì)比度而不影響整體的對(duì)比度，直方圖均衡化通過有效地?cái)U(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(duì)比度的

直方圖均衡化步驟

1. 加載源圖像
2. 轉(zhuǎn)為灰度圖
3. EqualizeHist 對(duì)直方圖均衡化
4. 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(duì)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(qǐng)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！