# 图像处理算法的理论与实践

## 图像处理算法的理论与实践

### 1. 图像的点运算

#### 1.1 灰度线性变换

OpenCV示例程序如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat grayImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
Mat dstImage = 0.6*grayImage - 5;

imshow("before", grayImage);
imshow("after", dstImage);
waitKey();
}


#### 1.2 灰度对数变换

OpenCV代码示例如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat dstImage(srcImage.size(), CV_32FC3);
float pixels[256];
for (int i = 0; i < 256; i++)   pixels[i] = log(1 + i);

for (int x=0; x<srcImage.rows; x++)
{
for (int y=0; y<srcImage.cols; y++)
{
dstImage.at<Vec3f>(x, y)[0] = pixels[srcImage.at<Vec3b>(x, y)[0]];
dstImage.at<Vec3f>(x, y)[1] = pixels[srcImage.at<Vec3b>(x, y)[1]];
dstImage.at<Vec3f>(x, y)[2] = pixels[srcImage.at<Vec3b>(x, y)[2]];
}
}
normalize(dstImage, dstImage, 0, 255, CV_MINMAX);
imshow("before", srcImage);
imshow("after", dstImage);
waitKey();
}


#### 1.3 指数变换

OpenCV代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat grayImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
Mat dstImage(grayImage.size(), grayImage.type());

float pixels[256];
for (int i = 0; i < 256; i++)   pixels[i] = sqrt(float(i)/255) * 255;

auto iter = grayImage.begin<uchar>();
auto iter_dst = dstImage.begin<uchar>();
while (iter != grayImage.end<uchar>())
{
*iter_dst = pixels[*iter];
iter++; iter_dst++;
}

imshow("before", srcImage);
imshow("after", dstImage);
waitKey();
}


#### 1.4 灰度阈值变换

OpenCV代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat grayImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
Mat dstImage(grayImage.size(), grayImage.type());

auto iter = grayImage.begin<uchar>();
auto iter_dst = dstImage.begin<uchar>();
while (iter != grayImage.end<uchar>())
{
*iter_dst = (*iter) < 100 ? 0 : 255;  //阈值处理
iter++; iter_dst++;
}

imshow("before", grayImage);
imshow("after", dstImage);
waitKey();
}


#### 1.5 直方图均衡化

OpenCV代码示例如下：

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

int main()
{
cvtColor(srcImage, srcImage, CV_BGR2GRAY);
Mat dstImage;
equalizeHist(srcImage, dstImage);   //均衡化函数
imshow("before", srcImage);
imshow("after", dstImage);
waitKey();
}


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