均衡直方圖采所運用是是一個概率積分函數，對于某些像素個數很少，那么就需要壓縮其存在的像素空間，甚至歸于其他類像素點；對于某些像素個數很多，那么就需要延拓其存在的像素空間，這樣看起來更加明顯。概率積分函數為單調遞增，形式如：

? ? ?

Pr(r)是r的概率密度函數，Ps(s)是s的概率密度函數。Pr(r)已知，在此處表示像素范圍值，為255；dr表示像素值為小于等于s的個數，ds表示總的像素個數。最后化簡成如下形式：

? ??

?

下面是運行代碼：

需要說明：

【1】本程序實現的功能與OPenCV的 equalizeHist( src,dst )相同，但沒有優化；

【2】運行中發現，map的執行速度遠遠不如vector容器。

【3】OpenCV中內置重新設置矩陣大小的函數 cv::resize

#include "opencv.h"void equalize(cv::Mat& src, cv::Mat& dst) {if (src.empty()) { cout << "Do not load image ..." << endl; return; }cv::resize(src, dst, cv::Size(src.cols, src.rows));vector<int> s(256, 0);for (int i = 0; i < src.rows; i++){const uchar* temp = src.ptr <uchar>(i);for (int j = 0; j < src.cols; j++)s[temp[j]]++;}int temp = 0;for (int i = 1; i < 256; i++)s[i] = s[i] + s[i - 1];for (int i = 0; i < 256; i++)s[i] = (int)(1.0 * 256 * s[i] / s[255]);for (int i = 0; i < src.rows; i++){uchar* temp = dst.ptr <uchar>(i);for (int j = 0; j < src.cols; j++)temp[j] = s[temp[j]];}}//int main() //{ // string filename = "autum.jpg"; // cv::Mat src, dst; // src = cv::imread(filename); // cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_RGB2GRAY); // equalize(src, dst); // // cv::namedWindow("img", 0); // cv::imshow("img", src); // cv::namedWindow("equalize", 0); // cv::imshow("equaliize", dst); // cv::waitKey(); // return 0; //}

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轉載于:https://www.cnblogs.com/2Bthebest1/p/11013705.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2 均衡化直方图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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