OpenCV入门（二十）-- 彩色图像的直方图均衡化

本文主要是介绍OpenCV入门（二十）-- 彩色图像的直方图均衡化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

直方图均衡化的潜在的数学原理是一个分布（输入的亮度直方图）被映射到另一个分布（一个更宽，跟理想的亮度分布）。

把原始分布中y轴的值在新的分布中尽可能的展开。对拉伸分布，映射函数应该是一个累积分布函数。

EqualizeHist

灰度图象直方图均衡化

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

src

输入的 8-比特单信道图像

dst

输出的图像与输入图像大小与数据类型相同

函数 cvEqualizeHist 采用如下法则对输入图像进行直方图均衡化：

计算输入图像的直方图 H
直方图归一化，因此直方块和为255
计算直方图积分： $H'(i) = \sum_{0 \leq j \leq i}H(j)$
采用H'作为查询表：dst(x,y)=H'(src(x,y))进行图像变换。

该方法归一化图像亮度和增强对比度。

代码实现：

/*
直方图均衡化
*/#include "highgui.h"
#include "cv.h"void doEhist(IplImage* img)
{int i;IplImage* pImageChannel[4] = {0, 0, 0, 0};IplImage* pImage = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, img->nChannels);for(i = 0; i < img->nChannels; i++){pImageChannel[i] = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth,1);}//信道分离cvSplit(img, pImageChannel[0], pImageChannel[1], pImageChannel[2],pImageChannel[3]);for(i = 0; i<pImage->nChannels; i++){//直方图均衡化cvEqualizeHist(pImageChannel[i], pImageChannel[i]);}//信道组合cvMerge(pImageChannel[0],pImageChannel[1], pImageChannel[2],pImageChannel[3], pImage);// 释放资源for( i = 0; i < img->nChannels; i++ ){if ( pImageChannel[i] ){cvReleaseImage( &pImageChannel[i] );pImageChannel[i] = 0;}}cvNamedWindow("pImage",1);cvShowImage("pImage",pImage);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&pImage);pImage = 0;}

结果：