自适应直方图均衡图像滤波器的实现(C/C++)
在图像处理领域,直方图均衡是一种常用的技术,用于增强图像的对比度和亮度。然而,传统的直方图均衡方法在应对具有不均匀光照条件或者包含大片区域的图像时效果不佳。为了解决这个问题,我们可以使用自适应直方图均衡图像滤波器,它能够根据图像的局部特征进行直方图均衡化,从而更好地保留图像的细节信息。
下面是一个用C/C++实现自适应直方图均衡图像滤波器的示例代码:
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat adaptiveHistogramEqualization(const Mat& inputImage, int kernelSize, double clipLimit)
{
Mat outputImage;
cvtColor(inputImage, outputImage, COLOR_BGR2Lab); // 转换到Lab颜色空间
vector<Mat> channels;
split(outputImage, channels); // 分离出L、a、b通道
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(clipLimit, Size(kernelSize, kernelSize));
clahe->apply(channels[0], channels[0]); // 对L通道应用自适应直方图均衡化
merge(c
本文介绍了使用C/C++和OpenCV库实现自适应直方图均衡图像滤波器的方法,以增强图像对比度和保留细节。代码示例展示了从BGR到Lab颜色空间转换,提取L通道进行直方图均衡化,再与原始a和b通道合并,最终得到处理后的图像。
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