一、理論
影象增強演算法的基本原則是「降低低頻區域，突出高頻區域」，以此強化邊緣，達到增強的目的。最簡單的例子就是通過原始影象減去高斯模糊處理後的影象，就能夠將邊緣強化出來。
ace的定義和原理看上去還是比較簡單的。這裡的
二、實現
涉及到區域性的運算，自然而然會想到使用卷積的方法。更好的是opencv提供了專門的函式用來做這個工作—blur
文件中寫到：
那麼正是我們想要的結果。
//ace 自適應對比度均衡研究
//by jsxyhelu
//感謝 imageshop
#include
"stdafx.h"
#include
>
#include
"opencv2/core/core.hpp"
#include
"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using
namespacestd;
using
namespacecv;
//點乘法 elementwisemultiplication
cv :
:mat ewm(cv
::mat m1,cv
::mat m2)
voidmain()
接下來，為了實現
前面已經計算出了區域性均值，那麼
tmp
= src
- meanmask;
varmask
= ewm(tmp,tmp);
blur(varmask,varmask,size(
50,50));
//varmask為區域性方差
計算出區域性方差
//換算成區域性標準差
varmask.convertto(varmask,cv_32f);
for(
inti
=0;i
++)}
換算成區域性標準差
meanstddev(src,meanglobal,varglobal);
//meanglobal為全域性均值 varglobal為全域性標準差
是opencv提供的全域性均值和標準差計算函式。
全部**進行重構後如下
//ace 自適應對比度均衡研究
//by jsxyhelu
//感謝 imageshop
#include
"stdafx.h"
#include
>
#include
"opencv2/core/core.hpp"
#include
"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include
"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using
namespacestd;
using
namespacecv;
//點乘法 elementwisemultiplication
cv :
:mat ewm(cv
::mat m1,cv
::mat m2)
//影象區域性對比度增強演算法
cv :
:mat ace(cv
::mat src,
intc
=4,intn
=20,intmaxcg
=5)
}
meanstddev(src,meanglobal,varglobal);
//meanglobal為全域性均值 varglobal為全域性標準差
tmp2
= varglobal
/varmask;
for(
inti
=0;i
++)}
}
tmp2.convertto(tmp2,cv_8u);
tmp2
= ewm(tmp2,tmp);
dst
= meanmask
+ tmp2;
imshow(
"d方法",dst);
dst
= meanmask
+ c*tmp;
imshow(
"c方法",dst);
三、小結
從結果上來看，ace演算法對於特定情況下的細節增強是顯著的，但是並不是適用於所有的情況，並且其引數需要手工進行調整。了解它的特性，就能夠解決一系列的問題，有效地增強現實。
來自為知筆記(wiz)
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一 理論 影象增強演算法的基本原則是 降低低頻區域，突出高頻區域 以此強化邊緣，達到增強的目的。最簡單的例子就是通過原始影象減去高斯模糊處理後的影象，就能夠將邊緣強化出來。ace的定義和原理看上去還是比較簡單的。這裡的 和都可以根據影象本身計算出來。而 則需要單獨計算。可以為單獨的常量，或者通過 來...
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