OpenCV统计应用-影像增强演示教学

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。OpenCV统计应用-影像增强-OpenCV统计应用-影像增强,亮度/对比实作在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的SampleCode里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的SampleCode,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0200而对比(Contrast)亦是0200,它们由一条线性函数的公式所定义,

2、对比所代表的是斜率,亮度则是偏移量,这条线性公式代表的是Look-uptable的对应,它的数学式定义如下原始的亮度对比数值范围为-100100之间,C代表对比,B代表亮度HYPERLINKhttp:/2./_HcQD5f5sLPc/SR1nJi0E2qI/AAAAAAAABW0/X9jQbpaIlbg/s1600-h/mat_number_111.JPG对于对比率(Contrastratio)来讲,delta范围应该落在0255,这边将对比率的公式做重新的调整HYPERLINKhttp:/4./_HcQD5f5sLPc/SR1ns5XVUsI/AAAAAAAABW8/vGCrS9kLSto/

3、s1600-h/mat_number_112.JPGHYPERLINKhttp:/1./_HcQD5f5sLPc/SR1oxhrLoLI/AAAAAAAABXE/pMJB_GV_Qfw/s1600-h/mat_number_113.JPG对比率代表着斜率的值,而亮度则是决定线性公式位移的情况,也就是值,而Y=X+这个线性公式它所表达的情况如下HYPERLINKhttp:/2./_HcQD5f5sLPc/SR1pLDm2KMI/AAAAAAAABXM/QcymgNTaXsM/s1600-h/mat_number_114.JPG值的范围落在0255之间,而它的情况如下HYPERLINKhttp:/

4、4./_HcQD5f5sLPc/SR1p3jSqXQI/AAAAAAAABXU/hXK4RO6YPWs/s1600-h/mat_number_115.JPG再来下面是用伪码的方式表达亮度/对比的算法HYPERLINKhttp:/2./_HcQD5f5sLPc/SR1qhaih7YI/AAAAAAAABXc/Aim0Uo-eIEU/s1600-h/mat_number_116.JPG下面就是亮度/对比的程序了亮度/对比实作#include#include#includeintBrightnessPosition=100;intContrastPosition=100;intHistogramBi

5、ns=64;intHistogramBinWidth;floatHistogramRange12=0,256;float*HistogramRange1=&HistogramRange10;IplImage*Image1,*Image2;CvHistogram*Histogram1;IplImage*HistogramImage;ucharLookupTableData256;CvMat*LookupTableMatrix;IplImage*LookupTableImage;CvPointPoint1,Point2;voidOnTrackbar(intPosition)intBrightnes

6、s=BrightnessPosition-100;intContrast=ContrastPosition-100;doubleDelta;doublea,b;inty;/Brightness/ContrastFormulaif(Contrast0)Delta=127*Contrast/100;a=255/(255-Delta*2);b=a*(Brightness-Delta);for(intx=0;x256;x+)y=(int)(a*x+b);if(y255)y=255;LookupTableDatax=(uchar)y;elseDelta=-128*Contrast/100;a=(256-

7、Delta*2)/255;b=a*Brightness+Delta;for(intx=0;x256;x+)y=(int)(a*x+b);if(y255)y=255;LookupTableDatax=(uchar)y;/End/LookuptablesketchcvSetZero(LookupTableImage);cvNot(LookupTableImage,LookupTableImage);Point2=cvPoint(0,LookupTableData0);for(inti=0;iwidth/HistogramBins;for(inti=0;iorigin=1;HistogramImag

8、e-origin=1;cvNamedWindow(Brightness/Contrast,1);cvNamedWindow(GrayLevelHistogram,1);cvNamedWindow(ImageEnhance,1);cvCreateTrackbar(brightness,Brightness/Contrast,&BrightnessPosition,200,OnTrackbar);cvCreateTrackbar(contrast,Brightness/Contrast,&ContrastPosition,200,OnTrackbar);OnTrackbar(0);cvWaitKe

9、y(0);执行结果:HYPERLINKhttp:/3./_HcQD5f5sLPc/SR17GKIv49I/AAAAAAAABXk/NzjpZcH-WwI/s1600-h/pic_number_140.JPG这只程序同样也是用到CvHistogram数据结构,使用到两个拉轴(Trackbar),以及Look-uptable的应用,在/Brightness/ContrastFormula的批注内所包的就是亮度/对比算法伪码的实作,再来就是把它的线性系统化出来,也就是Y=X+的函数方程式,这个方程式,当然同等于Lookuptable,而之后,在把他们灰阶直方图的分布画出来,在main()里面,当然是

10、先读取目标图片转成灰阶,初始化绘制直方图与线性系统图片的空间,创立三个窗口接口,设立两个拉轴,并且将拉轴的事件函式设定成同一个的子程序的名称.而对于影像增强(ImageEnhance)这个窗口接口,它所代表的含意如下HYPERLINKhttp:/1./_HcQD5f5sLPc/SR4tqZDbZmI/AAAAAAAABXs/A_ZNsm3F_mk/s1600-h/pic_number_141.JPGX轴代表为是原始灰阶的输入值,而Y轴代表的是灰阶值所对应的结果,而X轴跟Y轴的范围都是0255,而这条直线公式也会受到斜率()以及平移()的结果改面灰阶值输入以及输出的对应,它是将一张原始灰阶图片的

11、每一个像素值做线性函式的对应,使得每个灰阶值对应出来的结果产生了变化,由下面可以知道它(LUT)对应的关系(a)亮度条为0因此小于100的灰阶值都为0而灰阶值方图也像左偏移HYPERLINKhttp:/4./_HcQD5f5sLPc/SR4xVffClLI/AAAAAAAABX0/0FewdVmkgxY/s1600-h/pic_number_142.JPG(b)亮度条为100,因此大于156的灰阶值都为255,而灰阶值方图也都向右偏移HYPERLINKhttp:/4./_HcQD5f5sLPc/SR4yp5awOyI/AAAAAAAABX8/yJrXKrWi-S4/s1600-h/pic_number_143.JPG(c)对比为0,这个时候斜率为0,因此输入的0255的灰阶值输出都固定为128,因此整张图片都是灰阶值128的影像,而灰阶直方图则是所有数据都集中在128HYPERLINKhttp:/4./_HcQD5f5sLPc/SR40RLcjHDI/AAAAAAAABYE/NTWEZaG5qp4/s1600-h/pic_number_144.JPG(d)对比为100,这个时候斜率为255,而这样的图片又可以叫做二值化图片,因为输出结果非黑即白,而移动亮度则是在平移二值化的门坎值,由灰阶值方图可以得知,所有数据都被分