OpenCV2:大学应用篇图像增强技术

雨点打透心脏的1/2处 2021-10-30 03:34 292阅读 0赞

# 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

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# 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 #

转载于:https://www.cnblogs.com/k5bg/p/11230878.html

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