直方均衡化增强像对比度,像处理增强对比度

具体的理论方法可以查看这两篇文章

https://blog.csdn.net/xiachong27/article/details/80443304

https://blog.csdn.net/u010839382/article/details/49584181

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44918476

下面使用opencv 4.10实现CLAHE算法：

打开图片

Mat inp_img = imread("test2.png");if (!inp_img.data) {cout << "Something Wrong";return -1;}namedWindow("Input Image", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Input Image", inp_img);

由于CLAHE算法是在Lab颜色模型中处理，而一般的图片一般都是BGR颜色模型，因此需要先对颜色模型进行转变。

Mat clahe_img;cvtColor(inp_img, clahe_img, COLOR_BGR2Lab);

/*
        一个要素是亮度（L），a 和b是两个颜色通道。
        a包括的颜色是从深绿色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；
        b是从亮蓝色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮度值）

 */

下面将一个Lab颜色模型的图像拆分为三个图层，分别使用CLAHE算法进行增强。

std::vector<Mat> channels(3);split(clahe_img, channels);Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();clahe->setClipLimit(2.0);// 直方图的柱子高度大于计算后的ClipLimit的部分被裁剪掉，然后将其平均分配给整张直方图 从而提升整个图像Mat dst;for (int i = 0; i < 3; i++){clahe->apply(channels[i], dst);//对图像进行CLAHE增强dst.copyTo(channels[i]);}merge(channels, clahe_img);//将三通道的图片重新合成一张图

/*
    Ptr<CLAHE> createCLAHE(double clipLimit = 40.0, Size tileGridSize = Size(8, 8));
    创建一个指向cv::CLAHE类的智能指针并初始化它
    clipLimit:阈值用于对比度限制。
    tileGridSize:用于直方图均衡的网格大小。输入图像将分为大小相等的矩形瓷砖。tileGridSize定义行和列中的tile数量。
 */

最后将图片转为BGR模型进行显示

图像增强前

图像增强后

代码已经传到了csdn上，下载链接是

https://download.csdn.net/download/weixin_42521239/11165322

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