【转】OPENCV下针对IplImage实现图像增强处理

因为使用的摄像头图像质量很差，不能直接用做分割等后续的处理，需要根据直方图进行图像增强，OPENCV没有现成的方法，只有自己想办法了。参考了网上文章 http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771 原理就是利用直方图统计分布，将图像灰度的域值拉伸到0-255，原来网上的代码有些问题，而且是使用bmp的，我就改成了IplImage了，于是在OPENCV实现了这个功能，感觉效果不错，可以看到昏暗的图像可以增强的很好。

结果如下：

WW_RETURN HumanMotion::ImageStretchByHistogram(IplImage *src,IplImage *dst)

/*************************************************

Function:

Description: 因为摄像头图像质量差，需要根据直方图进行图像增强，

将图像灰度的域值拉伸到0-255

Calls:

Called By:

Input: 单通道灰度图像

Output: 同样大小的单通道灰度图像

Return:

Others: http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771

DATE: 2007-1-5

*************************************************/

{

//p[]存放图像各个灰度级的出现概率；

//p1[]存放各个灰度级之前的概率和，用于直方图变换；

//num[]存放图象各个灰度级出现的次数;

assert(src->width==dst->width);

float p[256],p1[256],num[256];

//清空三个数组

memset(p,0,sizeof(p));

memset(p1,0,sizeof(p1));

memset(num,0,sizeof(num));

int height=src->height;

int width=src->width;

long wMulh = height * width;

//求存放图象各个灰度级出现的次数

// to do use openmp

for(int x=0;x<width;x++)

{

for(int y=0;y<height;y++)

{

uchar v=((uchar*)(src->imageData + src->widthStep*y))[x];

num[v]++;

}

//求存放图像各个灰度级的出现概率

for(int i=0;i<256;i++)

{

p[i]=num[i]/wMulh;

}

//求存放各个灰度级之前的概率和

for(int i=0;i<256;i++)

{

for(int k=0;k<=i;k++)

p1[i]+=p[k];

}

//直方图变换

// to do use openmp

for(int x=0;x<width;x++)

{

for(int y=0;y<height;y++)

{

uchar v=((uchar*)(src->imageData + src->widthStep*y))[x];

((uchar*)(dst->imageData + dst->widthStep*y))[x]= p1[v]*255+0.5;

}

return WW_OK;

}

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/hardVB/archive/2007/01/05/1474880.aspx

posted on 2009-07-05 20:25 碧云天阅读(1290) 评论(0) 编辑收藏引用所属分类: opencv学习

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