OpenCV2:大学应用篇 图像增强技术

一.简介

图像增强操作的作用是提高图像细节,包括 图像降噪 图像平滑 图像边缘增强

图像校正是修复一副受损的图像

二.基于直方图均衡化的图像增强

直方图均衡化是通过调整图像灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat image = cv::imread("a.jpg", 1);
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "打开失败" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::imshow("源图像", image);
    cv::Mat imageRGB[3];
    split(image, imageRGB);

    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        cv::equalizeHist(imageRGB[i], imageRGB[i]);
    }

    cv::merge(imageRGB, 3, image);
    cv::imshow("直方图均衡化增强效果", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

三.基于拉普拉斯算子的图像增强

 使用中心为5的8领域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化和增强图像的目的

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat image = cv::imread("a.jpg", 1);
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "打开图片失败" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::imshow("源图像", image);
    cv::Mat imageEnhance;
    cv::Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0);
    cv::filter2D(image, imageEnhance, CV_8UC3, kernel);
    cv::imshow("拉普拉斯算子图像增强效果", imageEnhance);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

四.基于对数Log变换的图像增强

五.基于伽玛(Gamma)变换的图像增强