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常用图像算法（图像增强）

分类： Opencv 计算机视觉CV 2014-11-27 20:49  245人阅读  评论(0)  收藏  举报

对数增强 指数增强 masaic 曝光 高反差保留

         常用图像增强算法介绍

1、对数图像增强算法

      对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。

 void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
 {
     // 由于oldPixel:[1,256],则可以先保存一个查找表
     uchar lut[256] ={0};

     double temp = 255/log(256);

     for ( int i =0; i<255; i++)
     {
         lut[i] = (uchar)(temp* log(i+1)+0.5);
     }

     for( int row =0; row height; row++)
     {
         uchar *data = (uchar*)img->imageData+ row* img->widthStep;
         uchar *dstData = (uchar*)dst->imageData+ row* dst->widthStep;

         for ( int col = 0; colwidth; col++)
         {
             for( int k=0; knChannels; k++)
             {
                 uchar t1 = data[col*img->nChannels+k];
                 dstData[col*img->nChannels+k] = lut[t1];
             }
         }
     }
 }

2、指数图像增强算法

      指数图像增强的表达为：S = cR^r，通过合理的选择c和r可以压缩灰度范围，算法以c=1.0/255.0, r=2实现。

 void ExpEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
 {
     // 由于oldPixel:[1,256],则可以先保存一个查找表
     uchar lut[256] ={0};

     double temp = 1.0/255.0;

     for ( int i =0; i<255; i++)
     {
         lut[i] = (uchar)(temp*i*i+0.5);
     }

     for( int row =0; row height; row++)
     {
         uchar *data = (uchar*)img->imageData+ row* img->widthStep;
         uchar *dstData = (uchar*)dst->imageData+ row* dst->widthStep;

         for ( int col = 0; colwidth; col++)
         {
             for( int k=0; knChannels; k++)
             {
                 uchar t1 = data[col*img->nChannels+k];
                 dstData[col*img->nChannels+k] = lut[t1];
             }
         }
     }
 }

3、加Masaic算法

        在日常中有时候保密或其他需要将图像马赛克，下面的算法实现图像马赛克功能（原理：用中心像素来表示邻域像素）。

 uchar getPixel( IplImage* img, int row, int col, int k)
 {
     return ((uchar*)img->imageData + row* img->widthStep)[col*img->nChannels +k];
 }

 void setPixel( IplImage* img, int row, int col, int k, uchar val)
 {
     ((uchar*)img->imageData + row* img->widthStep)[col*img->nChannels +k] = val;
 }

 // nSize:为尺寸大小，奇数
 // 将邻域的值用中心像素的值替换
 void Masic(IplImage* img, IplImage* dst, int nSize)
 {
     int offset = (nSize-1)/2;
     for ( int row = offset; row height - offset; row= row+offset)
     {
         for( int col= offset; colwidth - offset; col = col+offset)
         {
             int val0 = getPixel(img, row, col, 0);
             int val1 = getPixel(img, row, col, 1);
             int val2 = getPixel(img, row, col, 2);
             for ( int m= -offset; m
             {
                 for ( int n=-offset; n
                 {
                     setPixel(dst, row+m, col+n, 0, val0);
                     setPixel(dst, row+m, col+n, 1, val1);
                     setPixel(dst, row+m, col+n, 2, val2);
                 }
             }
         }
     }
 }

4、曝光过度问题处理

      对于曝光过度问题，可以通过计算当前图像的反相（255-image)，然后取当前图像和反相图像的较小者为当前像素位置的值。

 // 过度曝光原理：图像翻转，然后求原图与反图的最小值
 void ExporeOver(IplImage* img, IplImage* dst)
 {
     for( int row =0; row height; row++)
     {
         uchar *data = (uchar*)img->imageData+ row* img->widthStep;
         uchar *dstData = (uchar*)dst->imageData+ row* dst->widthStep;

         for ( int col = 0; colwidth; col++)
         {
             for( int k=0; knChannels; k++)
             {
                 uchar t1 = data[col*img->nChannels+k];
                 uchar t2 = 255 - t1;
                 dstData[col*img->nChannels+k] = min(t1,t2);
             }
         }
     }
 }

5、高反差保留

      高反差保留主要是将图像中颜色、明暗反差较大两部分的交界处保留下来，比如图像中有一个人和一块石头，那么石头的轮廓线和人的轮廓线以及面部、服装等有明显线条的地方会变被保留，儿其他大面积无明显明暗变化的地方则生成中灰色。其表达形式为：dst = r*(img - Blur(img))。

 Mat HighPass(Mat img)
 {
     Mat temp;
     GaussianBlur(img, temp,Size(7,7),1.6,1.6);

     int r=3;
     Mat diff = img + r*(img-temp); //高反差保留算法
     return diff;
 }

测试代码：

 int main(int argc, char* argv[])
 {
     const char* Path = "E:\\22.bmp";
     IplImage *img = cvLoadImage(Path,CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
     IplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(img), img->depth, img->nChannels);

     cout<<"输入你要选择的操作："<
     cout<<"1、曝光过度"<
     cout<<"2、加马赛克"<
     cout<<"3、对数增强"<
     cout<<"4、指数增强"<
     cout<<"请输入你的选择:";

     int choice = 1;

     cin>>choice;
     switch (choice)
     {
     case 1:
         ExporeOver(img, dst);
         break;
     case 2:
         Masic(img, dst, 21);
         break;
     case 3:
         LogEnhance(img, dst);
         break;
     case 4:
         ExpEnhance(img, dst);
         break;
     default:
         cout<<"输入错误"<
         break;
     }


     cvSaveImage("E:\\dst.jpg",dst);

     cvNamedWindow("SRC",1);
     cvNamedWindow("DST", 1);
     cvShowImage("SRC", img);
     cvShowImage("DST", dst);
     cvWaitKey();
     return 0;
 }