学习DIP第70天

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开篇废话

继续简单的介绍一下彩色图像处理相关的知识，今天来简单的说下直方图增强在彩色图像中的应用，灰度图像直方图增强在此处做了相关介绍，包括其数学原理。

对于灰度图像中的一些算法适合直接用到彩色图像的各个通道，也有一些不适合，直方图均衡就属于不适合的一种，如果直接将其作用在各个通道上，将引起图像色相的变化因此也就是图像变的不是其原来的样子了，今天我们将直方图均衡用到HSI色彩空间的I分量上，直方图对亮度分量进行均衡，是图像在亮度上得到增强，在饱和度和色向上保持不变。

算法原理

算法的原理就是利用HSI色彩空间的特点，I分量代表图像亮度，处理后不会改变图像色相。

算法步骤：

1. 从RGB转换到HSI

2. 分离HSI空间，I分量形成一个单独的灰度图像fi

3. 对fi进行直方图均衡

4. 用均衡后的数据代替原I分量数据

5. HSI转换回RGB

代码

/*********************************************************************************************************************/
void HistEqualRGB(RGB *src,RGB *dst,int width,int height){
    HSI *temp=(HSI*)malloc(sizeof(HSI)*width*height);
    double *chanel_i=(double *)malloc(sizeof(double)*width*height);
    RGB2HSI(src, temp, width, height);
    for(int i=0;i<width*height;i++){
        chanel_i[i]=(double)((int)temp[i].c3);
    }
    HistogramEqualization(chanel_i, chanel_i, width, height);
    for(int i=0;i<width*height;i++){
        temp[i].c3=chanel_i[i];
    }
    HSI2RGB(temp, dst, width, height);
    free(temp);
    free(chanel_i);

}
/*********************************************************************************************************************/

效果分析

下面对一些图片进行上述算法操作，来观察效果。

原图：

原图I分量：

原图I分量直方图：

直方图均衡后结果：

直方图均衡后直方图：

处理后结果：

原图I分量：

原图I分量直方图：

直方图均衡后结果：

直方图均衡后直方图：

处理后结果：

原图I分量：

原图I分量直方图：

直方图均衡后结果：

直方图均衡后直方图：

处理后结果：

原图I分量：

原图I分量直方图：

直方图均衡后结果：

直方图均衡后直方图：

处理后结果：

总结

总体来说算法效果稳定，计算速度快，但这只是一种最简单的彩色图像增强的方法，因为已经决定以后做识别方向，所以彩色图像的相关更深入的彩色变换，平滑，锐化，分割等只做简单介绍，大家多多交流。

待续。。。