opencv c++ 直方图均衡化（26）

原理：

通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度值，即将直方图变换为均匀分布的模式，将像素个数多的灰度值进行展宽，像素个数少的灰度值进行归并，从而增大对比度，进而使得图像清晰。

作用：

用于增强动态范围偏小的图像的对比度，从而提升对目标对象检测的准确率。

用途：

人脸检测，医学影像图像，卫星遥感图像。

API：

equalizeHist(src, dst)

src // 输入的灰度图像

dst //输出

官方解释：

 

均衡化解释：

将变化前后的像素值分别记为r、s，对于r、s来说，必有:

 

记r、s的概率密度为、，则有：

又由于s是服从均匀分布的，则对于其分布函数有：

对求导，有：

 再结合归一化区间为[0, 1]， 因此p(s) = 1，ds = p(r)dr，对其积分后有：

对其离散化即可得到如下公式

为对应像素值等于的像素点的数量，n为总像素点数。

上图解释：

当k = 1时，对第二个级别的像素进行均衡化，对应相同像素值为1/7的像素点有1023个，将其加上790，除以总数4096得到对应的概率密度值为0.44，该值近似等于原像素值等级中的3/7，因此将像素值为1/7的像素点的像素值全部修改为3/7.

 代码：

void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat& image)
{
	Mat gray;
	cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	Mat dst;
	equalizeHist(gray, dst);
	imshow("灰度图", gray);
	imshow("直方图均衡化", dst);
}

 结果：