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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：
（图片来源：《Learnning OpenCV》 p189）
OpenCV中有灰度直方图均衡化的函数cvEqualizeHist，接口很明朗：
void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );
注意此函数只能处理单通道的灰色图像，对于彩色图像，我们可以把每个信道分别均衡化，再Merge为彩色图像。
int main() { IplImage * image= cvLoadImage("baboon.jpg"); //显示原图及直方图 myShowHist("Source",image); 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); myShowHist("Equalized",eqlimage); }
原始图像及灰度直方图如下：
均衡化后的直方图：
参考shlkl99上传的直方图匹配代码，将图像规定化为高斯分布函数。
//将图像与特定函数分布histv[]匹配 void myHistMatch(IplImage *img,double histv[]) { int bins = 256; int sizes[] = {bins}; CvHistogram *hist = cvCreateHist(1,sizes,CV_HIST_ARRAY); cvCalcHist(&img,hist); cvNormalizeHist(hist,1); double val_1 = 0.0; double val_2 = 0.0; uchar T[256] = {0}; double S[256] = {0}; double G[256] = {0}; for (int index = 0; index<256; ++index) { val_1 += cvQueryHistValue_1D(hist,index); val_2 += histv[index]; G[index] = val_2; S[index] = val_1; } double min_val = 0.0; int PG = 0; for ( int i = 0; i<256; ++i) { min_val = 1.0; for(int j = 0;j<256; ++j) { if( (G[j] - S[i]) < min_val && (G[j] - S[i]) >= 0) { min_val = (G[j] - S[i]); PG = j; } } T[i] = (uchar)PG; } uchar *p = NULL; for (int x = 0; x<img->height;++x) { p = (uchar*)(img->imageData + img->widthStep*x); for (int y = 0; y<img->width;++y) { p[y] = T[p[y]]; } } } // 生成高斯分布 void GenerateGaussModel(double model[]) { double m1,m2,sigma1,sigma2,A1,A2,K; m1 = 0.15; m2 = 0.75; sigma1 = 0.05; sigma2 = 0.05; A1 = 1; A2 = 0.07; K = 0.002; double c1 = A1*(1.0/(sqrt(2*CV_PI))*sigma1); double k1 = 2*sigma1*sigma1; double c2 = A2*(1.0/(sqrt(2*CV_PI))*sigma2); double k2 = 2*sigma2*sigma2; double p = 0.0,val= 0.0,z = 0.0; for (int zt = 0;zt < 256;++zt) { val = K + c1*exp(-(z-m1)*(z-m1)/k1) + c2*exp(-(z-m2)*(z-m2)/k2); model[zt] = val; p = p +val; z = z + 1.0/256; } for (int i = 0;i<256; ++i) { model[i] = model[i]/p; } }
对示例图片每个信道分别进行匹配处理
《OpenCV:直方图应用：直方图均衡化，直方图匹配，对比直方图》
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Rodolfo/p/5236099.html
