1、直方圖均衡化

//直方圖均衡化 Mat equalizeHist_src; Mat imageRGB[3]; split(src, imageRGB); for (int i = 0; i < 3; i++) {equalizeHist(imageRGB[i], imageRGB[i]); } merge(imageRGB, 3, equalizeHist_src); //imshow("直方圖均衡化圖像增強效果", equalizeHist_src);

2、拉普拉斯變換

//拉普拉斯算子圖像增強 Mat imageEnhance; Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0); filter2D(src, imageEnhance, CV_8UC3, kernel);

3、高反差保留

//高反差保留 Mat temp; GaussianBlur(src, temp, Size(7, 7), 1.6, 1.6); int r = 3; Mat diff = src + r*(src - temp); //高反差保留算法

4、二值化

//二值化 Mat img_gray, img_binary; cvtColor(src, img_gray, CV_BGR2GRAY); threshold(img_gray, img_binary, 0, 255, THRESH_BINARY);

5、亮度調節

Mat new_image = Mat::zeros(image.size(), image.type()); double alpha = 1.0; int beta = 0; for( int y = 0; y < image.rows; y++ ) {for( int x = 0; x < image.cols; x++ ) {for( int c = 0; c < image.channels(); c++ ) {new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] =saturate_cast<uchar>(alpha*image.at<Vec3b>(y,x)[c] + beta);}} }

參考文獻：

https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/86593941

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理技术及相应C++代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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