2 均衡化直方图

均衡直方图采所运用是是一个概率积分函数，对于某些像素个数很少，那么就需要压缩其存在的像素空间，甚至归于其他类像素点；对于某些像素个数很多，那么就需要延拓其存在的像素空间，这样看起来更加明显。概率积分函数为单调递增，形式如：

     

Pr(r)是r的概率密度函数，Ps(s)是s的概率密度函数。Pr(r)已知，在此处表示像素范围值，为255；dr表示像素值为小于等于s的个数，ds表示总的像素个数。最后化简成如下形式：

    

下面是运行代码：

需要说明：

【1】本程序实现的功能与OPenCV的 equalizeHist( src,dst )相同，但没有优化；

【2】运行中发现，map的执行速度远远不如vector容器。

【3】OpenCV中内置重新设置矩阵大小的函数 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;
//}