【OpenCV 例程200篇】49. 圖像增強—局部直方圖處理

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圖像直方圖是反映圖像像素分布的統(tǒng)計表。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數(shù)，用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數(shù)。

直方圖均衡和直方圖匹配都是基于整幅圖像的灰度分布進行全局變換，并非針對圖像局部區(qū)域的細節(jié)進行增強。

直方圖處理對于局部同樣適用，局部直方圖處理的思想是基于像素鄰域的灰度分布進行直方圖變換處理。

局部直方圖處理的過程是：

（1）設定某一大小的模板（矩形鄰域），在圖像中沿逐個像素移動；

（2）對每個像素位置，計算模板區(qū)域的直方圖，對該局部區(qū)域進行直方圖均衡或直方圖匹配變換，變換結果只用于模板區(qū)域中心像素點的灰度值修正；

（3）模板（鄰域）在圖像中逐行逐列移動，遍歷所有像素點，完成對整幅圖像的局部直方圖處理。

OpenCV 提供了類 cv2. createCLAHE 用于創(chuàng)建自適應均衡化的對象和方法，可以實現(xiàn)局部直方圖處理。

函數(shù)說明：

cv2.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) → retval

參數(shù)說明：

• clipLimit：顏色對比度的閾值，可選項，默認值 8
• titleGridSize：局部直方圖均衡化的模板（鄰域）大小，可選項，默認值 (8,8)

cv2. createCLAHE 是一種限制對比度自適應直方圖均衡化方法（Contrast Limited Adaptive Hitogram Equalization），采用了限制直方圖分布的方法和加速的插值方法。

基本例程：1.61 自適應的局部直方圖均衡

# 1.61 局部直方圖均衡化img = cv2.imread("../images/FigClahe.jpg", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像imgEqu = cv2.equalizeHist(img) # 全局直方圖均衡化clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(4,4)) # 創(chuàng)建 CLAHE 對象imgLocalEqu = clahe.apply(img) # 自適應的局部直方圖均衡化plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.title('Original'), plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(132), plt.title(f'Global Equalize Hist'), plt.axis('off')plt.imshow(imgEqu, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(133), plt.title(f'Local Equalize Hist'), plt.axis('off')plt.imshow(imgLocalEqu, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本節(jié)完）

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總結

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