OPENCV下针对IplImage实现图像增强处理

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因为使用的摄像头图像质量很差,不能直接用做分割等后续的处理,需要根据直方图进行图像增强,OPENCV没有现成的方法,只有自己想办法了。 参考了网上文章 http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771 原理就是利用直方图统计分布,将图像灰度的域值拉伸到0-255,原来网上的代码有些问题,而且是使用bmp的,我就改成了IplImage了,于是在OPENCV实现了这个功能,感觉效果不错,可以看到昏暗的图像可以增强的很好。

结果如下:

代码如下,

WW_RETURN HumanMotion::ImageStretchByHistogram(IplImage  * src,IplImage  * dst)
/* ************************************************
  Function:        
  Description:     因为摄像头图像质量差,需要根据直方图进行图像增强,
                   将图像灰度的域值拉伸到0-255
  Calls:          
  Called By:      
  Input:           单通道灰度图像                  
  Output:          同样大小的单通道灰度图像 
  Return:          
  Others:           
http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771
  DATE:               2007-1-5
************************************************
*/
{
    
// p[]存放图像各个灰度级的出现概率;
    
// <
YOLO26改进策略【损失函数篇】| AAAI 2025 SD Loss,基于目标尺度动态调整尺度损失和位置损失的影响系数,减少 IoU 标签波动 在红外小目标检测任务里,基于交并比的损失存在波动问题,像边界框(BBox)标签的IoU损失波动最高可达86%,较小目标的IoU损失稳定性更差,严重影响模型稳定性和回归效果。同时,现有损失函数没有充分考虑不同目标尺度下对尺度和位置的敏感度差异,,并且掩码标签的位置损失在处理漏检物体时难以收敛,容易产生误报。这些问题限制了模型在不同尺度目标上的检测性能,为解决这些问题,提出了损失函数。 阅读详情

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