OpenCv基础(进阶版)

直方图匹配

直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 [1] 即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。使两幅影像的色调保持一致。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。

直方图规定化，也叫做直方图匹配，用于将图像变换为某一特定的灰度分布，也就是其目的的灰度直方图是已知的。这其实和均衡化很类似，均衡化后的灰度直方图也是已知的，是一个均匀分布的直方图；而规定化后的直方图可以随意的指定，也就是在执行规定化操作时，首先要知道变换后的灰度直方图，这样才能确定变换函数。规定化操作能够有目的的增强某个灰度区间，相比于，均衡化操作，规定化多了一个输入，但是其变换后的结果也更灵活。

直方图规定化的实现步骤如下：

• 计算原图像的累积直方图
• 计算规定直方图的累积直方图
• 计算两累积直方图的差值的绝对值
• 根据累积直方图最小差值建立灰度级的映射

图片卷积

图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。

对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置，这个操作就叫卷积

均值滤波

将卷积核内的所有灰度值加起来,然后计算出平均值,用这个平均值填充卷积核正中间的值,这样做可以降低图像的噪声,同时也会导致图像变得模糊

高斯模糊

采用均值滤波降噪会导致图像模糊的非常厉害,有没有一种方式既能保留像素点真实值又能降低图片噪声呢?那就是加权平均的方式. 离中心点越近权值越高,越远权值越低.

但是权重的大小设置非常麻烦,那么有没有一种方式能够自动生成呢? 这个就是需要用到高斯函数

高斯函数呈现出的特征就是中间高，两边低的钟形

高斯模糊通常被用来减少图像噪声以及降低细节层次。

中值滤波

对邻近的像素点进行灰度排序,然后取中间值,它能有效去除图像中的椒盐滤波、

操作原理:
卷积域内的像素值从小到大排序
取中间值作为卷积输出

双边滤波

双边滤波其综合了高斯滤波器和α-截尾均值滤波器的特点，同时考虑了空间域与值域的差别，而Gaussian Filter和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。高斯滤波器只考虑像素间的欧式距离，其使用的模板系数随着和窗口中心的距离增大而减小；α-截尾均值滤波器则只考虑了像素灰度值之间的差值，去掉α%的最小值和最大值后再计算均值。