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
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