【OpenCV 例程200篇】50. 圖像增強—直方圖統計量圖像增強

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圖像直方圖是反映圖像像素分布的統計表。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數，用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數。

直方圖統計量圖像增強，是基于直方圖的統計量信息（如均值和方差）對圖像的灰度和對比度進行調整。直方圖統計量不僅用于圖像的全局增強，在圖像局部增強中更加有效。

局部均值和方差是根據像素鄰域特征進行灰度調整的基礎。像素鄰域的局部均值是平均灰度的測度，局部方差是對比度的測度。使用局部均值和方差可以開發出簡單而強大的圖像局部增強算法。

以下基于 Rafael C. Gonzalez “Digital Image Processing (4th.Ed.)” 中的方法和案例進行介紹。

增強后的圖像 g(x,y) 與原始圖像 f(x,y) 的修正公式為：

$$\begin{gathered} g(x,y)=\{\begin{array}{l}C?f(x,y),(k_0{m}_G<m(S_{xy})<k_1{m}_G)and(k_2{\sigma }_G<\sigma (S_{xy})<k_3{\sigma }_G)\\ f(x,y),\end{array} \\ C=max(r_{Global})/max(r_{ROI}) \end{gathered}$$

如果待增強區域相對平均灰度更暗，可以選擇 $k_0=0,k_1=0.1$；如果待增強區域的對比度很低，可以選擇 $k_2=0,k_3=0.1$。

需要指出的是，這種方法只對某些特殊類型的圖像有效，而且需要針對具體圖像進行 ROI 設置和參數調節，才能取得較好的圖像增強效果。

基本例程：1.63 直方圖統計量圖像增強

# # 1.63 直方圖統計量圖像增強img = cv2.imread("../images/Fig0326a.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像imgROI = img[12:120, 12:120]maxImg, maxROI = img.max(), imgROI.max()const = maxImg / maxROIimgHSE = enhanceHistStat(img, const) # 子程序：直方圖統計量增強 (自定義方法)plt.figure(figsize=(10, 6))plt.subplot(131), plt.title("Original image"), plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(132), plt.title("Global equalize histogram"), plt.axis('off')imgEqu = cv2.equalizeHist(img) # 使用 cv2.qualizeHist 完成直方圖均衡化變換plt.imshow(imgEqu, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(133), plt.title("Histogram statistic enhance"), plt.axis('off')plt.imshow(imgHSE, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.show()

（本節完）

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總結

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