opencv16位图像直方图均衡化 opencv 直方图均衡化

1、为什么要直方图均衡化

很多时候，我们的图片看起来的效果不是那么的清晰，这时候可以对图像进行一些处理来扩大图像像素值显示的范围。例如有些图像整体像素值偏低，图像中的一些特征看的不是很清晰，只是隐约看到一些轮廓痕迹，这时可以经过图像直方图均衡化之后使得图像看起来亮一些，也便于后续的处理。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它高效且易于实现，广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的，直方图的图形高低不齐，直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和的方法。

2、opencv中直方图均衡化算法

opencv中直方图均衡化算法的输入图像需为八位单通道图像，也就是灰度图像。若想要处计算彩色图像的均衡化图，可以先将图像用split函数进行通道分离，分别处理每一个通道的图像，在用merge函数进行合并。算法实现步骤如下：

第一步：依次扫描原始灰度图像的每一个像素，计算出图像的直方图H。’

第二步：进行归一化处理，即将0~255像素值的每一个像素值在图像中出现的次数除以图像的大小，得到归一化直方图。

第三步：计算直方图积分，公式：

第四步：以H’作为查询表进行图像变换dst(x,y)=H’(src(x,y))

c++代码：

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

using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImg,grayImg;//声明原始图和灰度度
    srcImg = imread("1.jpg");//载入原始图
    if(!srcImg.data)
    {
        std::cout<<"请确认路径下存在图片";
        return -1;
    }
    imshow("原始图",srcImg);//显示原始图
    cvtColor(srcImg,grayImg,CV_RGB2GRAY);//将rgb图像转化为灰度图
    int rowNumber = grayImg.rows;//得到行
    int colNumber = grayImg.cols;//得到列
    int sumNumber = rowNumber*colNumber;//得到图像整个像素个数
    Mat dstImg(rowNumber,colNumber,CV_8UC1,Scalar(0,0,0));//初始化直方图均衡化后的图
    double hist[256] = {0.00};//直方图
    double dhist[256] = {0.00};//直方图归一化图
    double Dhist[256] = {0.00};//直方图积分图，每一个像素点
    for(int i = 0;i<rowNumber;i++)//遍历原始图像，得到直方图
    {
        uchar* data = grayImg.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0;j<colNumber;j++)
        {
            int temp = data[j];//得到图像像素值
            hist[temp] = hist[temp]+1;//将相应像素值在直方图中加1
        }
    }

    for(int i = 0;i<256;i++)//遍历直方图，得到归一化直方图和积分图
    {       
        dhist[i] = hist[i]/sumNumber;//得到归一化图
        for(int j = 0;j<=i;j++)
        {
            Dhist[i] = Dhist[i] + dhist[j]; //得到积分图
        }
    }


    for(int i = 0;i<rowNumber;i++)//以积分图为查找表得到均衡化后的图
    {
        uchar* data1 = dstImg.ptr<uchar>(i);
        uchar* data2 = grayImg.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0;j<colNumber;j++)
        {
            int temp1 = data2[j]; //查找到原始图相应位置的像素值
            int temp2 = (int)(Dhist[temp1]*255); //在积分图中找到相应像素值的映射值
            data1[j] = temp2;//将映射值赋值给目标图像相应值
        }
    }
    imshow("均衡化后的图",dstImg);
    waitKey(0);
    return 0;
}

效果图：