OpenCV直方图均衡化

一、直方图均衡步骤

　　1.加载原图

　　2.将BGR色彩空间转换为YCrCb

　　3.拆分原图为单个通道（本例我们均衡Y分量），使用YCrCb色彩空间

　　4.均衡Y分量

　　5.合并三个通道（此时Y分量已被均衡过）

　　6.将YCrCb颜色空间转换为BGR

　　7.输出最终均衡后的结果

二、具体代码如下：里面有详细的注释，这里不再赘述

/**
 * 图像颜色均衡（直方图均衡化）
 * @param inputImagePath 原始图像路径
 * 图像均衡试图获得具有均匀分布值的直方图。均衡的结果是图像对比度增加。均衡能够使对比度比较低的局部区域获得高对比度，从而分散最频繁的强度。
 * 当图像非常暗或者非常亮，并且背景和前景之间存在非常小的差异时，此方法非常有用。通过使用直方图均衡化，可以增加对比度，并且提升暴露过度或暴露不足的细节。
 * 该技术在医学图像中非常有用（如：X射线）
 *
 * 缺点：
 *  背景噪声的增加以及随之而来的有用信号的减少。
 */
void showEqualizeImage(char *inputImagePath) {
    //原图
    Mat src = imread(inputImagePath);
    //定义一个最终显示结果的矩阵
    Mat result;
    //将BGR图像转换为YCBCR
    Mat ycrcb;
    cvtColor(src, ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb);
    //将ycrcb拆分成三个不同的通道，可以单独拿到Y分量
    vector<Mat> channels;
    split(ycrcb, channels);
    //直方图均衡，只均衡Y分量
    equalizeHist(channels[0], channels[0]);
    //将均衡后的y分量合并到Ycrcb图像中
    merge(channels, ycrcb);
    //将ycrcb转换为BGR
    cvtColor(ycrcb, result, COLOR_YCrCb2BGR);
    //显示原图
    imshow("src", src);
    //显示均衡后的图像
    imshow("equalizeHist", result);
    src.release();
    ycrcb.release();
    result.release();
    waitKey(0);
    destroyWindow("equalizeHist");
}

三、原图和均衡后的Y分量后的图像做对比。发现被均衡后的图像的对比度明显增加了（第二张图要比第一张清晰且更亮）。