模糊算法增强图片对比度

昨天看到一个模糊算法介绍，感觉挺有趣的正好用到就实验了一下

很多概念都是模糊的，如果把像素的概念模糊化，有时候可以这种模糊解决很多实际问题，比如增强图片对比度

让黑的更黑亮的更亮灰的微处理

但是这个局限性有点大，适合处理对比度不大的图片

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat img;
float* findValue(float intensity) {float* value = new float[3];if (intensity <= 0.27) {value[0] = 1.0;           //黑}if (intensity >= 0.5) {value[0] = 0.0;}else {value[0] = (0.5 - intensity) / (0.22);}if (intensity >= 0.72) {value[1] = 1.0;           //白}if (intensity <= 0.5) {value[1] = 0;}else {value[1] = (intensity - 0.5) / 0.22;}if (intensity >= 0.72) {value[2] = 0.0;               //灰}if (intensity <= 0.27) {value[2] = 0.0;}if (intensity <= 0.5) {value[2] = (intensity - 0.27) / 0.22;}else {value[2] = (0.72 - intensity) / 0.22;}return value;
}void dealValue() {float* value = new float[3];for (int i = 0; i < img.rows; i++) {float* pr = img.ptr<float>(i);for (int j = 0; j < img.cols; j++) {for (int k = 0; k < 3; k++) {value = findValue(pr[j * 3 + k]);   pr[j * 3 + k] = ((value[0] * 0) + (value[2] * 0.5) + (value[1] * 1)) / (value[0] + value[1] + value[2]);}}}delete[]value;
}void histogramcalculation(const Mat & img, Mat & histoImage)
{int histSize = 255;float range[] = { 0,256 };   const float* histRange = { range };bool uniform = true;bool accumulate = false;Mat b_hist, g_hist, r_hist;vector<Mat> bgr_channels;split(img, bgr_channels);     calcHist(&bgr_channels[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);  calcHist(&bgr_channels[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);calcHist(&bgr_channels[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);int hist_w = 600, hist_h = 400;  int bin_w = cvRound((double)hist_w / histSize);        Mat histImage(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(120, 55, 133));       normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());    normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());for (int i = 1; i < histSize; i++) {   line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*i, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0), 2);line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*i, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0), 2);line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*i, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255), 2);}histoImage = histImage;
}int main() {img = imread("D://图片//999.jpg");if (img.empty()) {return -1;}Mat result1(img.size(), img.type());Mat result2(img.size(), img.type());imshow("org", img);histogramcalculation(img, result1);imshow("result1", result1);img.convertTo(img, CV_32F, 1 / 255.0);//  int num = 30;
//  while (num--) {dealValue();//}img.convertTo(img, CV_32F, 255.0);histogramcalculation(img, result2);imshow("result2", result2);img.convertTo(img, CV_8U);imshow("result", img);waitKey(0);return 0;
}

对比强的图片效果：

可以看出虽然图片均衡了，但是质量变差了

对比度不好的：

因为我处理范例图片时不是对比度，所以效果不是那么明显

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