[计算机视觉]2015.9.30Histogram Equalization with opencv

*********1.Histogram equalization************

(1)直方图均衡化的目的：经过转换i->c(i)使成绩为75分（a%）的学生成绩优于3/4（a%）的学生；

根据定义可得到的式子，对于全灰度区间的均衡化来说c(i)/I=sum{n=0:i}(h(n))/N;其中I为像素灰度值的最大值，N为图像中像素的总数，右边sum{n=0:i}(h(n))称为累计分布函数，表示像素灰度值小于i的所有的像素点的个数；n为像素值，取值为0~n；当我们对某一特定的灰度区间进行均质化时，应有c(i)/(Imax-Imin)=sum{n=Imin:i}(h(n))/N;其中N为该区间内的象素点总数；

(2)在opencv中可以用对hsv图像的v亮度矩阵进行均衡化：

HSV颜色空间模型

H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意：它和光强度之间并没有直接的联系

a.转化为HSV体系的图像cvtColorb.split出Volume分量矩阵c.对volume进行均衡化equalizeHist()d.merge函数将三个单通道合并为一个三通道图像#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;int main(){Mat img = imread("lena.jpg");//load the imageMat img_hsv;Mat img_H;cvtColor(img, img_hsv, CV_BGR2HSV);//convert the image from RGB to HSVimshow("img_hsv", img_hsv);Mat img_hsv_v[3];split(img_hsv,img_hsv_v);//split the image to a single-channel image to get the mat of V(volume)imshow("img_hsv_v", img_hsv_v[2]);equalizeHist(img_hsv_v[2], img_hsv_v[2]);imshow("img_hsv_v_1", img_hsv_v[2]);merge(img_hsv_v, 3,img_hsv);//merge the 3 single-channel images into a 3-channels imageimshow("img_hsv_1", img_hsv);waitKey();}

#include "stdafx.h"#include#includeusing namespace cv;int main(){Mat img = imread("lena.jpg");Mat img_hsv;Mat img_H;cvtColor(img, img_hsv, CV_BGR2HSV);imshow("img_hsv", img_hsv);Mat img_hsv_v[3];split(img_hsv,img_hsv_v);imshow("img_hsv_v", img_hsv_v[2]);equalizeHist(img_hsv_v[2], img_hsv_v[2]);imshow("img_hsv_v_1", img_hsv_v[2]);merge(img_hsv_v, 3,img_hsv);imshow("img_hsv_1", img_hsv);waitKey();}

****************opencv**************************

改版后的opencv更加像matlab1.Mat img=imread(Name_Path);Mat img_new;Mat支持可变大小矩阵的声明而不需要对矩阵 进行赋值；区别于Mat img_new=img;Mat img_new(img);这两种方法得到的img_new是img的引用，对新矩阵的操作会改变img的值2.imshow("title",Mat);3.之前的带有cv开头的函数基本都去掉了cv，cv开头的表示是原有函数，是基于c的，在c++中运行会抱错例如：cvtColor();split();merge();