直方圖均衡

獲取直方圖與直方圖均衡化，規定化

原理很簡單，就是獲取像素點分佈，並改變像素點分佈。

一、獲取直方圖

用到的接口是 calcHist（），有三種形式。返回一個圖像直方圖像素分佈。以後再使用opencv畫圖。

 1 void gethist(Mat gray)
 2 {
 3     //Mat gray;
 4     //cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);
 5     const int channels[] = { 0 };
 6     Mat hist;
 7     const int histsize[] = { 256 };
 8     float range[] = { 0, 256 };
 9     const float* ranges[] = { range };
10     calcHist(&gray, 1, channels, Mat(), hist, 1, histsize, ranges, true, false);
11     double maxval = 0;
12     minMaxLoc(hist, 0, &maxval, 0, 0);
13     int row = cvRound(maxval);
14     Mat histimage(row, 256, CV_8UC1);
15     for (int i = 0; i < 256; i++)
16     {
17         int temp = (int)(hist.at<float>(i, 0));
18         if (temp)
19         {
20             histimage.col(i).rowRange(Range(row - temp, row)) = 255;
21         }
22     }
23     Mat resizeimage;
24     resize(histimage, resizeimage, Size(256, 256));
25     imshow("灰度圖", gray);
26     imshow("histgram", resizeimage);
27     waitKey(0);
28 }

二、直方圖均衡

改變像素值分佈，使其基本知足均勻分佈。由此可改善圖像對比度。

 1 Mat histbalance_local(Mat src)
 2 {
 3     int Hist[256] = { 0 };
 4     float p[256] = { 0 };
 5     float dist[256];
 6     int IMGH = src.rows;
 7     int IMGW = src.cols;
 8     for (int i = 0; i < IMGH; i++)
 9     {
10         for (int j = 0; j < IMGW; j++)
11         {
12             Hist[int(src.at<uchar>(i, j))]++;
13         }
14     }
15     for (int i = 0; i < 256; i++)
16     {
17         p[i]=( (float)(Hist[i]) / (IMGH*IMGW));
18     }
19     dist[0] = p[0];
20     for (int i = 1; i < 256; i++)
21     {
22         dist[i] = p[i]+dist[i-1];
23     }
24     for (int i = 0; i < 256; i++)
25     {
26         Hist[i]=255*dist[i]+0.5;
27     }
28     Mat dst(src.size(), CV_8UC1);
29     for (int i = 0; i < IMGH; i++)
30     {
31         for (int j = 0; j < IMGW; j++)
32         {
33             dst.at<uchar>(i, j)=Hist[int(src.at<uchar>(i, j))];
34         }
35     }
36 
37     //imshow("均衡後圖像", dst);
38     return dst;
39     //waitKey(0);
40 
41 }

三、直方圖規定化

使圖像像素值分佈基本知足目標圖像的分佈。原理很簡單，就是創建原圖像與目標圖像像素值映射，映射條件是累計機率分佈類似。 看過一些版本的實現，步驟以下：

一、 計算原圖像累計機率分佈

二、計算目標圖像累計機率分佈

三、對兩幅圖像累計機率分佈差值最小的像素點創建映射

代碼不實現了，感受有點麻煩，可是原理仍是很簡單的。這個隨便搜就有。