[Opencv]（python）直方图均衡化与直方图比较

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原创最新推荐文章于 2026-03-29 10:01:30 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化 图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具，可以使用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中，将介绍如何使用 OpenCV 函数 cv2.equalizeHist() 执行直方图均衡，并将其应用于灰度和彩色图像，cv2.equalizeHist() 函数将亮度归一化并提高图像的对比度。阅读详情

1，直方图均衡化（Histogram Equalization）

假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。

均衡化的基本思想是：尽量使得每个灰度级的像素数量相等。直方图均衡化的另一个优势是：不需要额外参数，整个过程是自动的；直方图均衡化的缺点是：拉伸后有些灰度级可能不被映射到，造成图像观感上的颗粒感
均衡化算法
直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。也就是将原图像的直方图修改为在整个灰度区间内大致均匀分布，因此扩大了图像的动态范围，增强图像的对比度。通常均衡化选择的变换函数是灰度的累积概率，直方图均衡化算法的步骤：
（1）计算原图像的灰度直方图 P(Sk)=nk/n，其中n为像素总数，nk为灰度级Sk的像素个数
（2）计算原始图像的累积直方图 CDF(Sk)=∑ni/n=∑Ps(Si)
（3）Dj=L⋅CDF(Si)，其中 Dj是目的图像的像素，CDF(Si)是源图像灰度为i的累积分布，L是图像中最大灰度级（灰度图为255）

2，自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE)

自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。
图像被分成称为“图块”的小块（在OpenCV中，tileSize默认为8x8）。然后像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。所以在一个小区域内，直方图会限制在一个小区域（除非有噪音）。如果有噪音，它会被放大。为避免这种情况，应用对比度限制。如果任何直方图区间高于指定的对比度限制（在OpenCV中默认为40），则在应用直方图均衡之前，将这些像素剪切并均匀分布到其他区间。均衡后，为了去除图块边框中的瑕疵，应用双线性插值。
算法思想：
移动模板W在图像A上逐行移动，并且模板W的中心c(x0,y0)对应图像上的点f(x0,y0)；计算模板W区域的直方图均衡化变化关系：g(x,y)= T(f(x,y)，计算模板中心点c(x0,y0)的均衡化对应像素值：g(x0,y0) = T(f(x0,y0))。用g(x0,y0)替代f(x0,y0);逐行计算得到整幅图像的自适应直方图均衡化图像。
就是在一个给定框内做直方图均衡化，而框内所有处理（包括均衡化）只为了这个将原始中心点像素a变化到新的像素点b。

3、直方图比较

图像相似度比较
如果我们有两张图像，并且这两张图像的直方图一样，或者有极高的相似度，那么在一定程度上，我们可以认为这两幅图是一样的，这就是直方图比较的应用之一。
分析图像之间关系
两张图像的直方图反映了该图像像素的分布情况，可以利用图像的直方图，来分析两张图像的关系。
3、直方图比较函数
cv2.compareHist(H1, H2, method)
其中：
• H1，H2 分别为要比较图像的直方图
• method - 比较方式
比较方式（method）
• 相关性比较 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相关度越高，最大值为1，最小值为0
• 卡方比较(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值0
• 巴氏距离比较(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相关度越高，最大值为1，最小值为0

代码实现

import cv2 as cv
import numpy as np


直方图均衡化

def equalHist_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #需要转化成灰度图像
    dst = cv.equalizeHist(gray) #均衡化，自动调整图像对比度，是图像增强的一种手段
    cv.imshow("equalHist_demo", dst)

#自适应直方图均衡化
def clahe_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8, 8))
    dst = clahe.apply(gray)
    cv.imshow("clahe_demo", dst)

#rgb 直方图
def create_rgb_hist(image):
    h, w, c = image.shape
    # 创建一个（16*16*16,1）的初始矩阵，作为直方图矩阵
    # 16*16*16的意思为三通道每通道有16个bins
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            # 人为构建直方图矩阵的索引，该索引是通过每一个像素点的三通道值进行构建
            # 该处形成的矩阵即为直方图矩阵
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            # 该处形成的矩阵即为直方图矩阵
            rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1
    return rgbHist


def hist_compare(image1, image2):
    """直方图比较函数"""
    # 创建第一幅图的rgb三通道直方图（直方图矩阵
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    # 创建第二幅图的rgb三通道直方图（直方图矩阵
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    # 进行三种方式的直方图比较
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴氏距离: %s, 相关性: %s, 卡方: %s"%(match1, match2, match3))


print("--------- Hello Python ---------")
src = cv.imread("D:/vcprojects/images/rise.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
#cv.imshow("input image", src)
#clahe_demo(src)

image1 = cv.imread("E:/ji_qi_xue_xi/opencv_kejian/opencv_python_image/.png")
image2 = cv.imread("E:/ji_qi_xue_xi/opencv_kejian/opencv_python_image/.png")
cv.imshow("image1", image1)
cv.imshow("image2", image2)
hist_compare(image1, image2)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()