直方图均衡化算法原理与实现

(58) 2024-05-12 15:01:01

 参考1:直方图均衡化算法原理与实现

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第1张

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第2张

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第3张  

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第4张

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第5张

直方图均衡化算法实现(针对离散行数据的处理)

根据上面的推导,算法实现如下:

//不支持OpenCV的ROI
void GetHistogram(const Mat &image, int *histogram)
{
	memset(histogram, 0, 256 * sizeof(int));

	//计算直方图
	int pixelCount = image.cols*image.rows;
	uchar *imageData = image.data;
	for (int i = 0; i <= pixelCount - 1; ++i)
	{
		int gray = imageData[i];
		histogram[gray]++;
	}
}

void EqualizeHistogram(const Mat &srcImage, Mat &dstImage)
{
	CV_Assert(srcImage.type() == CV_8UC1);
	dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());

	// 计算直方图
	int histogram[256];
	GetHistogram(srcImage, histogram);

	// 计算分布函数(也就是变换函数f(x))
	int numberOfPixel = srcImage.rows*srcImage.cols;
	int LUT[256];
	LUT[0] = 1.0*histogram[0] / numberOfPixel*255;
	int sum = histogram[0];
	for (int i = 1; i <= 255; ++i)
	{
		sum += histogram[i];

		LUT[i] = 1.0*sum / numberOfPixel * 255;
	}

	// 灰度变换
	uchar *dataOfSrc = srcImage.data;
	uchar *dataOfDst = dstImage.data;
	for (int i = 0; i <= numberOfPixel - 1; ++i)
		dataOfDst[i] = LUT[dataOfSrc[i]];
}

代码注解:LUT[0] = 1.0*histogram[0] / numberOfPixel*255;即LUT[0] = 255*1.0*histogram[0] / numberOfPixel

255=L-1=256-1

原图: 

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第6张

 测试结果:

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第7张

从直方图均衡化算法中,可以看出,看似简单的几个算法步骤,背后蕴藏了很多数学理论知识,这大概就是数学的魅力吧。

完整工程见github项目:QQImageProcess_OpenCV

2016-9-3 10:41:39

#参考文献

  1. 《数字图像处理》第3版,冈萨雷斯

参考2:直方图均衡化算法原理与实现

直方图均衡化是提高图像对比度的一种方法,经过处理后的图像会得到一个尽可能均匀的直方图,我用c语言对该算法做了实现。
图像在内存中的保存方式如下图所示,width和height即是图像的宽和高,pitch = (width + 15) / 16 * 16。
直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第8张

// 计算图像直方图
void Hist(const uint8 *image, int width, int height, int pitch, int hist[])
{
    memset((void*)hist, 0, 256 * sizeof(int));
    for(int ver = 0; ver < height; ++ver) {
        for(int hor = 0; hor < width; ++hor) {
            int offset = ver * pitch + hor;
            ++hist[*(image+offset)];
        }
    }
}

// 求直方图均衡化的映射表
void MapTable(int hist[], uint8 map_table[], int num)
{
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < 256; ++i) {
        sum += hist[i];
        map_table[i] = int(255 * sum / num + 0.5);
    }
}

void EqualizeHist(const uint8 *src, uint8 *dst, int width, int height, int pitch)
{
    int hist[256] = {0};
    uint8 map_table[256] = {0};
    Hist(src, width, height, pitch, hist);
    MapTable(hist, map_table, width * height);
    for(int ver = 0; ver < height; ++ver) {
        for(int hor = 0; hor < width; ++hor) {
            int offset = ver * pitch + hor;
            *(dst + offset) = map_table[*(src + offset)];
        }
    }
}

 

我在网上随便搜了一张图处理了一下,左边是原图,右边是处理后的,我在yuv颜色空间进行处理,只处理y分量。可以看到,处理之后的图像,对比度确实有所提高,但是图像也不好了。。。

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第9张

我用matlab做了两张图的直方图,左边是原图的,右边是直方图均衡化之后的。可以看到,处理过后,直方图并不是完全均匀的,这是由于在离散情况下难以达到理想情况,但是明显比原图分布的更均匀一些。

直方图均衡化算法原理与实现 (https://mushiming.com/)  第10张

 

THE END

发表回复