图像处理笔记（二）灰度变换和空间滤波基础

灰度变换和空间滤波基础

灰度变换（灰度反转，对数变换，幂律变换）

灰度变换原理

变换原理：通过变换函数T将原图像像素灰度值r映射为灰度值s：

$s=T(r)$

灰度反转

原理:

灰度反转：将图像亮暗对调，可以增强图像中暗色区域细节
$s=T(r)=L-1-r$
其中L为图像灰度级，0~255灰度图像的灰度级为256.

代码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image1, output_image, image1_gray;   //定义输入图像，输出图像，灰度图像
	image1 = imread("fire.jpg");  //读取图像；
	if (image1.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}

	cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);  //灰度化
	imshow(" image1_gray", image1_gray);   //显示灰度图像

	output_image = image1_gray.clone();
	//遍历像素点
	for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
		{
			output_image.at<uchar>(i, j) = 255 - image1_gray.at<uchar>(i, j);  //灰度反转
		}
	}
	imshow("output_image", output_image);  //显示反转图像


	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}

输出

对数变换

原理

对数变换：扩展图像中的暗像素值，压缩高灰度值。
$s=T(r)=c*log(1+r)$
$log(1+r)$斜率逐渐降低，上升趋势逐渐放缓

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image1, output_image, image1_gray;   //定义输入图像，输出图像，灰度图像
	image1 = imread("fire.jpg");  //读取图像；
	if (image1.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}

	cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);  //灰度化
	imshow(" image1_gray", image1_gray);   //显示灰度图像

	output_image = image1_gray.clone();
	for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
		{
			output_image.at<uchar>(i, j) = 6 * log((double)(image1_gray.at<uchar>(i, j)) + 1);  //对数变换 s=6*log(r+1)
		}
	}
	normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX);  //图像归一化，转到0~255范围内
	convertScaleAbs(output_image, output_image);  //数据类型转换到CV_8U
	imshow(" output_image", output_image);  //显示变换图像


	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}

输出

幂律（伽马变换）

原理

幂律变换与对数变换类似：
$s=T(r)=c*r^γ$

代码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{ 
	Mat image1, output_image, image1_gray;   //定义输入图像，输出图像，灰度图像
	image1 = imread("lena.png");  //读取图像；
	if (image1.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}

	cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);  //灰度化
	imshow(" image1_gray", image1_gray);   //显示灰度图像

	output_image = image1_gray.clone();
	for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
		{
			output_image.at<uchar>(i, j) =6*pow((double)image1_gray.at<uchar>(i, j),0.5);  //幂律变换 s=6*r^0.5
		}
	}
	normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX);  //图像归一化，转到0~255范围内
	convertScaleAbs(output_image, output_image);  //数据类型转换到CV_8U
	imshow(" output_image", output_image);  //显示变换图像


	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}

输出

直方图处理（直方图均衡化，直方图匹配（规定化））

直方图显示了每个像素值在整幅图像中出现的频率或数量，从而帮助我们理解图像的亮度分布情况。

图像直方图

非归一化直方图:
$h(r_k)=n_k$
归一化直方图:
$p(r_k)={n_k \over MN}$
其中MN为图像行数和列数，常说的图像直方图就是归一化直方图。

获取图像直方图示例：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image, image_gray, hist;   //定义输入图像，灰度图像, 直方图
	image = imread("fire.jpg");  //读取图像；
	if (image.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}

	cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);  //灰度化
	imshow(" image_gray", image_gray);   //显示灰度图像

//获取图像直方图
int histsize = 256;
float ranges[] = { 0,256 };
const float* histRanges = { ranges };
calcHist(&image_gray, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histsize, &histRanges, true, false);

这段代码用于计算图像的直方图，下面是对这段代码的详细解释：

histsize = 256： 这里定义了直方图的大小为256，表示直方图的横轴范围，通常对应着图像可能的像素值范围（0到255）。
ranges[] = {0, 256}： 这里定义了直方图可能的像素值范围为0到256，用于指定直方图中每个像素值的范围。
const float histRanges = {ranges};* 这一行用于将ranges数组转换为指向常量浮点数的指针，供calcHist函数使用。
calcHist(&image_gray, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histsize, &histRanges, true, false)：
- &image_gray： 这是输入的灰度图像，表示要计算直方图的原始图像。
- 1：表示要计算的图像数量。
- 0：表示直方图要计算的通道索引，0表示灰度图像。
- Mat()： 这里是一个掩码图像，用于指定要计算直方图的区域；在这里没有使用，因此为空。
- hist： 这是用于存储计算后直方图的Mat对象。
- 1：直方图的维数，对于灰度图像是1维。
- &histsize： 这是包含直方图大小（256）的指针。
- &histRanges： 指向直方图范围的指针。
- true： 指示直方图是否均一化，即在范围0到255内对直方图进行归一化处理。
- false： 指示直方图是否累积，即表示直方图是否累积计算。

通过这段代码，可以通过calcHist函数计算图像image_gray的直方图，并将结果存储在hist对象中。直方图的范围是0到255之间，且进行了归一化处理。这能够帮助我们了解图像的像素值分布情况，为后续的图像处理和分析提供数据支持。希望这个解释对您有帮助，如果您有任何其他问题，请随时告诉我！

//创建直方图显示图像
int hist_h = 300;//直方图的图像的高
int hist_w = 512; //直方图的图像的宽
int bin_w = hist_w / histsize;//直方图的等级
Mat histImage(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));//绘制直方图显示的图像

	//绘制并显示直方图
	normalize(hist, hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());//归一化直方图
	for (int i = 1; i < histsize; i++)
	{
		line(histImage, Point((i - 1) * bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1))),
			Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
	}
	imshow("histImage", histImage);

	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}

这段代码是用于将归一化后的直方图数据绘制成直方图图像的过程。下面是对代码的详细解释：

for循环：
- 这段代码使用for循环遍历直方图的每个条，从第2个条开始到最后一个条。
- i从1开始，因为第0个条通常代表背景，可以跳过不绘制。
line()函数：
- line()函数用于在histImage上绘制直方图的条。
- Point((i - 1) * bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1)))表示当前条的起始点位置，前一个条的结束点位置。
- Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))) 表示当前条的终点位置。
- Scalar(255, 0, 0)指定绘制直线的颜色为蓝色。
- 2表示线的粗细为2个像素。
- 8表示线的类型为8-connected。
- 0表示线的偏移值为0。
绘制直方图条：
- 通过计算每个直方图条的起始和终止点，使用line()函数在histImage上绘制直方图条。
- cvRound()用于将浮点值四舍五入为最接近的整数，确保直方图能够正确映射到图像上。

直方图均衡化

(我感觉差不多了，我去做考核咯~)

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