直方图均衡化

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{
	IplImage * image= cvLoadImage("e:\\kankan\\1.bmp",1);
	
	
	IplImage* eqlimage=cvCreateImage(cvGetSize(image),image->depth,3);
	//分别均衡化每个信道
	IplImage* redImage=cvCreateImage(cvGetSize(image),image->depth,1);
	IplImage* greenImage=cvCreateImage(cvGetSize(image),image->depth,1);
	IplImage* blueImage=cvCreateImage(cvGetSize(image),image->depth,1);
	cvSplit(image,blueImage,greenImage,redImage,NULL);

	cvEqualizeHist(redImage,redImage);
	cvEqualizeHist(greenImage,greenImage); 
	cvEqualizeHist(blueImage,blueImage); 
	//均衡化后的图像
	cvMerge(blueImage,greenImage,redImage,NULL,eqlimage);
	  cvNamedWindow("1",1);
	  cvShowImage("1",eqlimage);
	  cvReleaseImage(&image);
	  cvReleaseImage(&redImage);
	  cvReleaseImage(&greenImage);
	  cvReleaseImage(&blueImage);
	  cvReleaseImage(&eqlimage);
	  cvWaitKey(0);
	  cvDestroyWindow("1");
}


直方图均衡化

直方图均衡化(Histogram Equalization)是直方图最典型的应用,是图像点运算的一种。对于一幅输入图像,通过运算产生一幅输出图像,点运算是指输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定,即:

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数过程。从分布图上的理解就是希望原始图像中y轴的值在新的分布中尽可能的展开。变换过程是利用累积分布函数对原始分布进行映射,生成新的均匀拉伸的分布。因此对应每个点的操作是寻找原始分布中y值在均匀分布中的位置,如下图是理想的单纯高斯分布映射的示意图:


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