今天學習了直方圖均衡化（histogram equalization）的方法，用於增強影象的對比度，就是把灰度直方圖中在某個比較集中的灰度區間上的畫素點更加均衡地重新分配到全部灰度區間上的方法。實質上就是建立乙個對映，乙個單調的畫素亮度變換q=t（p），將輸入直方圖h（p）轉換為輸出直方圖g（q）。具體的演算法很多地方都可以找到，這裡就不贅述了。按照我自己的通俗理解，就是把畫素比較集中的灰度區間拉伸，使它們直接的灰度差變大，這樣就更加容易區分，從而增加了對比度。當然，這麼做一方面可以加大前景和背景的差別，但同時也可能放大雜訊，它是一種無差別的變換。
在opencv中可以用equallizehist函式實現影象的直方圖均衡化，但它只能對灰度影象進行均衡化，如果要對彩色影象使用，可以用split函式先將影象三個通道分開分別均衡化，再用merge進行合併。彩色影象的直方圖均衡化實現**如下：
#include using namespace cv;
int main()
OpenCV學習筆記 四
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opencv學習筆記（四） 濾波操作
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