【OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强
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图像直方图是反映图像像素分布的统计表。 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数。
直方图统计量图像增强，是基于直方图的统计量信息（如均值和方差）对图像的灰度和对比度进行调整。直方图统计量不仅用于图像的全局增强，在图像局部增强中更加有效。
局部均值和方差是根据像素邻域特征进行灰度调整的基础。像素邻域的局部均值是平均灰度的测度，局部方差是对比度的测度。使用局部均值和方差可以开发出简单而强大的图像局部增强算法。
以下基于 Rafael C. Gonzalez “Digital Image Processing (4th.Ed.)” 中的方法和案例进行介绍。
增强后的图像 g(x,y) 与原始图像 f(x,y) 的修正公式为：
g ( x , y ) = { C ∗ f ( x , y ) , ( k 0 m G < m ( S x y ) < k 1 m G ) a n d ( k 2 σ G < σ ( S x y ) < k 3 σ G ) f ( x , y ) , C = m a x ( r G l o b a l ) / m a x ( r R O I ) g(x,y)= \begin{cases} C*f(x,y) ,(k_0 m_G < m(S_{xy}) <k_1 m_G) and (k_2 \sigma_G < \sigma(S_{xy}) <k_3 \sigma_G)\\ f(x,y) , \end{cases}\\ C = max(r_{Global})/max(r_{ROI}) g(x,y)={ C∗f(x,y),(k0mG<m(Sxy)<k1mG)and(k2σG<σ(Sxy)<k3σG)f(x,y),C=max(rGlobal)/max(rROI)
如果待增强区域相对平均灰度更暗，可以选择 k 0 = 0 , k 1 = 0.1 k_0 = 0, k_1 = 0.1 k0=0,k1=0.1；如果待增强区域的对比度很低，可以选择 k 2 = 0 , k 3 = 0.1 k_2 = 0, k_3 = 0.1 k2=0,k3=0.1。
需要指出的是，这种方法只对某些特殊类型的图像有效，而且需要针对具体图像进行 ROI 设置和参数调节，才能取得较好的图像增强效果。
基本例程：1.63 直方图统计量图像增强
# # 1.63 直方图统计量图像增强
img = cv2.imread("../images/Fig0326a.tif", flags=0) # flags=0 读取为灰度图像
imgROI = img[12:120, 12:120]
maxImg, maxROI = img.max(), imgROI.max()
const = maxImg / maxROI
imgHSE = enhanceHistStat(img, const) # 子程序：直方图统计量增强 (自定义方法)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(131), plt.title("Original image"), plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(132), plt.title("Global equalize histogram"), plt.axis('off')
imgEqu = cv2.equalizeHist(img) # 使用 cv2.qualizeHist 完成直方图均衡化变换
plt.imshow(imgEqu, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(133), plt.title("Histogram statistic enhance"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgHSE, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()
（本节完）
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Crated：2021-11-25
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