7.5 直方图均衡化

7.5.1 概念

1.图像增强处理，图像的像素灰度变化是随机的，直方图图像高低不齐，用一定算法使直方图大致平和，通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度
2.均衡化处理后的图像只能是近似均匀分布，图像动态范围扩大了，本质是扩大了量化间隔，减小了量化级别，因此，原来灰度不同的像素处理后可能变得相同，形成一片相同灰度区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓
3.源图像对比度高，均衡化后对比度降低；原图像对比度低，均衡化后对比度提高；均衡化后再均衡化，图像不变

7.5.2 直方图均衡化：equalizeHist()函数

1.函数原型：

void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)

2.参数说明：
（1）输入图像，8位单通道图像
（2）输出图像
3.原理：
把直方图的每个灰度级进行归一化处理，求每种灰度的累积分布，得到一个映射的灰度映射表，根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素
4.步骤：
（1）计算输入图像的直方图H
（2）进行直方图归一化，直方图的组距为255
（3）计算直方图积分：

（4）以H’作为查询表进行图像变换

7.5.3 直方图均衡化示例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{//载入原图Mat srcImage = imread("4.jpg");if (!srcImage.data){printf("载入原图失败~!\n");return false;}Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());//转为灰度图并显示cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);imshow("【原始图】", srcImage);//直方图均衡化equalizeHist(srcImage, dstImage);//显示效果图imshow("【效果图】直方图均衡化", dstImage);waitKey(0);return 0;
}

运行效果：

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