数学之路-python计算实战(14)-机器视觉-图像增强(直方图均衡化)

我们来看一个灰度图像，让表示灰度出现的次数，这样图像中灰度为的像素的出现概率是

是图像中全部的灰度数，是图像中全部的像素数, 实际上是图像的直方图，归一化到。

把作为相应于的累计概率函数, 定义为：

是图像的累计归一化直方图。

我们创建一个形式为的变化，对于原始图像中的每一个值它就产生一个，这样的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化，转换公式定义为：

注意 T 将不同的等级映射到域。为了将这些值映射回它们最初的域，须要在结果上应用以下的简单变换：

上面描写叙述了灰度图像上使用直方图均衡化的方法。可是通过将这样的方法分别用于图像RGB颜色值的红色、绿色和蓝色分量，从而也能够对彩色图像进行处理。

Python: cv2.equalizeHist(src[, dst]) → dst

C: void cvEqualizeHist(const CvArr* src, CvArr* dst)

Parameters:	src – Source 8-bit single channel image. dst – Destination image of the same size and type as `src` .

The function equalizes the histogram of the input image using the following algorithm:

Calculate the histogram for src .
Normalize the histogram so that the sum of histogram bins is 255.
Compute the integral of the histogram:
Transform the image using as a look-up table:

The algorithm normalizes the brightness and increases the contrast of the image.

# -*- coding: utf-8 -*-

#code:myhaspl@myhaspl.com

import cv2

fn="test1.jpg"

myimg=cv2.imread(fn)

img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

newimg=cv2.equalizeHist(img)

cv2.imshow('src',img)

cv2.imshow('dst',newimg)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

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以下右图是经过增强化的图

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbXloYXNwbA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
直方图均衡化通经常使用来添加很多图像的全局对照度，尤其是当图像的实用数据的对照度相当接近的时候。

通过这样的方法，亮度能够更好地在直方图上分布。这样就能够用于增强局部的对照度而不影响总体的对照度

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以下部分代码验证实现了算法

# -*- coding: utf-8 -*-

#code:myhaspl@myhaspl.com

#直方图均衡化

import cv2

import numpy as np

fn="test5.jpg"

myimg=cv2.imread(fn)

img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

h=img.shape[0]

w=img.shape[1]

newimg=np.zeros((h,w),np.uint8)

scount=0.0

#原始图像灰度级

scol={}

#目标图像灰度级

dcol={}

#原始图像频度

Ps={}

#累计概率

Cs={}

#统计原始图像灰度级

for m in xrange(h):

    for n in xrange(w):

        scol[img[m,n]]=scol.setdefault(img[m,n],0)+1

        scount+=1

下图左为源图。右图为进行直方图均衡化后的图