• 图像的直方图

图像直方图表示图像中每一种像素的个数，反映了图像中每种像素值出现的频率，是图像的基本统计特征之一，具有平移，旋转，缩放不变性，广泛应用于图像处理的各个领域。比如灰度图像的阈值分割，基于颜色的图像检索，图像的分类等。直方图横坐标表示像素值，纵坐标表示该像素值的个数，常见的有灰度直方图和颜色直方图。

  • 直方图均衡化

直方图均衡化是一种利用灰度变换自动调节图像对比度质量的方法，可以用于图像增强等方面。比如在部分人脸识别的神经网络中，会先对人脸图像进行直方图均衡化，从而增强对比度，提高检测准确率。

MATLAB直方图均衡化

在MATLAB中，通过imhist()计算直方图，通过histeq()进行均衡化。

hist = imhist( img ); hist_eq = histeq( gray ，n ); % n表示均衡化后灰度级，默认64；

案例演示如下：

img = imread('onion.png');subplot(2,2,1); imshow(img); % 显示原始图像subplot(2,2,2); imhist(img(:,:,1)); % 显示r通道直方图subplot(2,2,3); imhist(img(:,:,2)); % 显示g通道直方图subplot(2,2,4); imhist(img(:,:,3)); % 显示b通道直方图gray = rgb2gray(img);gray2 = histeq(gray);figure;subplot(2,2,1); imshow(gray); % 显示原始灰度图subplot(2,2,2); imshow(gray2); % 显示均衡化后的灰度图subplot(2,2,3); imhist(gray); % 显示原始灰度图直方图subplot(2,2,4); imhist(gray2); % 显示均衡化后直方图




直方图均衡化图像去雾matlab_matlab 频率分布直方图

原始图像和三通道直方图




直方图均衡化图像去雾matlab_直方图均衡化图像去雾matlab_02

灰度图和均衡化后灰度图



均衡化后像素点分布变得平均，不会聚集在某一区域，因此对比度更强。

c++直方图均衡化

c++中通过calHist来获取直方图分量，通过equalizeHist进行直方图均衡化

opencv 默认的均衡化灰度级数为8

// 输入的图像或数组 输入数组个数 需要统计的通道dim 可选的操作掩码 每个维度的直方图尺寸的数组 每个维度中bin的取值范围calcHist(&bgr_plane[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, bins, ranges); equalizeHist(gray, gray2); // 直方图均衡化

c++直方图均衡化很方便，但是统计直方图有点麻烦，不知道是我方法没用对还是咋的。

#include #include using namespace cv;using namespace std;void showHistogram(Mat &img); // 方法声明int main(int argc, char** argv) { Mat img; img = imread("data/imdata/onion.png"); namedWindow("image