// 直方图均衡化 Mat gray, dst; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, dst); imshow("gray", gray); imshow("equalizeHist", dst);…
cv::Mat histogramEqualization(cv::Mat img){ int rows=img.rows; int cols=img.cols; cv::Mat grayScale=cv::Mat::zeros(cv::Size(,),CV_32SC1); cv::Mat grayScaleSum=cv::Mat::zeros(cv::Size(,),CV_32SC1); cv::Mat _output=cv::Mat::zeros(cv::Size(,),CV_8UC1);…
直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太…
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较…
图像增强的目的:改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理.通过图像增强,可以减少图像噪声,提高目标与背景的对比度,也可以增强或抑制图像中的某些细节.  --------------------------------------------------------------------------------------------------- 灰度变换:把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度.可分为直线灰度变换法和直方图修正法. 直线灰度变换法:线性.分段线性.非线性…
http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/…
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src,src_gray,dst; //src = imread("3 input.bmp"); src = imread("test.jpg&quo…
灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht…
一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章…
这是数字图像处理课的大作业,完成于 2013/06/17,需要调用 openCV 库,完整源码和报告如下: #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <assert.h> #include <string> /* 灰度级结点 */ typedef struct…