OpenCV统计应用-影像增强.doc

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1、OpenCV统计应用-影像增强,亮度/对比实作在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的Sample Code里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的Sample Code,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0200而对比(Contrast)亦是0200,它们由一条线性函数的公式所定义,对比所代表的是斜率,亮度则是偏移量,这条线性公式代表的是Look-up table的对应,它的数学式定义如下原始的亮度对

2、比数值范围为-100100之间,C代表对比,B代表亮度对于对比率(Contrast ratio)来讲,delta范围应该落在0255,这边将对比率的公式做重新的调整对比率代表着斜率的值,而亮度则是决定线性公式位移的情况,也就是值,而Y=X+这个线性公式它所表达的情况如下值的范围落在0255之间,而它的情况如下再来下面是用伪码的方式表达亮度/对比的算法下面就是亮度/对比的程序了亮度/对比实作#include #include #include int BrightnessPosition = 100;int ContrastPosition = 100;int HistogramBins = 6

3、4;int HistogramBinWidth;float HistogramRange12=0,256;float *HistogramRange1=&HistogramRange10;IplImage *Image1,*Image2;CvHistogram *Histogram1;IplImage *HistogramImage;uchar LookupTableData256;CvMat *LookupTableMatrix;IplImage *LookupTableImage;CvPoint Point1,Point2;void OnTrackbar(int Position)int

4、Brightness=BrightnessPosition-100;int Contrast=ContrastPosition -100;double Delta;double a,b;int y;/Brightness/Contrast Formulaif(Contrast0)Delta=127*Contrast/100;a=255/(255-Delta*2);b=a*(Brightness-Delta);for(int x=0;x256;x+)y=(int)(a*x+b);if(y255)y=255;LookupTableDatax=(uchar)y;elseDelta=-128*Cont

5、rast/100;a=(256-Delta*2)/255;b=a*Brightness+Delta;for(int x=0;x256;x+)y=(int)(a*x+b);if(y255)y=255;LookupTableDatax=(uchar)y;/End/Look up table sketchcvSetZero(LookupTableImage);cvNot(LookupTableImage,LookupTableImage);Point2=cvPoint(0,LookupTableData0);for(int i=0;iwidth/HistogramBins;for(int i=0;i

6、origin=1;HistogramImage-origin=1;cvNamedWindow(Brightness/Contrast,1);cvNamedWindow(Gray Level Histogram,1);cvNamedWindow(Image Enhance,1);cvCreateTrackbar(brightness,Brightness/Contrast,&BrightnessPosition,200,OnTrackbar);cvCreateTrackbar(contrast,Brightness/Contrast,&ContrastPosition,200,OnTrackba

7、r);OnTrackbar(0);cvWaitKey(0);执行结果:这只程序同样也是用到CvHistogram数据结构,使用到两个拉轴(Trackbar),以及Look-up table的应用,在/Brightness/Contrast Formula的批注内所包的就是亮度/对比算法伪码的实作,再来就是把它的线性系统化出来,也就是Y=X+的函数方程式,这个方程式,当然同等于Look up table,而之后,在把他们灰阶直方图的分布画出来,在main()里面,当然是先读取目标图片转成灰阶,初始化绘制直方图与线性系统图片的空间,创立三个窗口接口,设立两个拉轴,并且将拉轴的事件函式设定成同一个的

8、子程序的名称.而对于影像增强(Image Enhance)这个窗口接口,它所代表的含意如下X轴代表为是原始灰阶的输入值,而Y轴代表的是灰阶值所对应的结果,而X轴跟Y轴的范围都是0255,而这条直线公式也会受到斜率()以及平移()的结果改面灰阶值输入以及输出的对应,它是将一张原始灰阶图片的每一个像素值做线性函式的对应,使得每个灰阶值对应出来的结果产生了变化,由下面可以知道它(LUT)对应的关系(a)亮度条为0因此小于100的灰阶值都为0而灰阶值方图也像左偏移(b)亮度条为100,因此大于156的灰阶值都为255,而灰阶值方图也都向右偏移(c)对比为0,这个时候斜率为0,因此输入的0255的灰阶值输出都固定为128,因此整张图片都是灰阶值128的影像,而灰阶直方图则是所有数据都集中在128(d)对比为100,这个时候斜率为255,而这样的图片又可以叫做二值化图片,因为输出结果非黑即白,而移动亮度则是在平移二值化的门坎值,由灰阶值方图可以得知,所有数据都被分开到0跟255两边上面所表达的其实就是一种Look-up table的表达方式,藉由一个输入灰阶值的矩阵,对应岀另一个不同的灰阶值数据,因此改变了原始灰阶值的数据,而整张图片也因此产生了变化