OpenCV && C++ 06

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法的一个主要优势是它是一个是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。

Code

/*
作者：郑大峰
时间：2019年09月20日
环境：OpenCV 4.1.1 + VS2017
内容：Histogram Equalization of a Grayscale image with OpenCV
*/

#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat image = imread("Unequalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg");

	if (image.empty())
	{
		cout << "Could not open or find the image" << endl;
		cin.get();
		return -1;
	}

	//change the color image to grayscale image
	cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);

	//equalize the histogram
	Mat hist_equalized_image;
	equalizeHist(image, hist_equalized_image);

	//Define names of windows
	String windowNameOfOriginalImage = "Original Image";
	String windowNameOfHistogramEqualized = "Histogram Equalized Image";

	// Create windows with the above names
	namedWindow(windowNameOfOriginalImage, WINDOW_NORMAL);
	namedWindow(windowNameOfHistogramEqualized, WINDOW_NORMAL);

	// Show images inside created windows.
	imshow(windowNameOfOriginalImage, image);
	imshow(windowNameOfHistogramEqualized, hist_equalized_image);

	waitKey(0); // Wait for any key stroke

	destroyAllWindows(); //destroy all open windows

	return 0;
}

Result