c++实现LIME低照度图像处理算法
时间: 2023-10-30 09:19:00 浏览: 73
LIME是一种低照度图像处理算法,它通过图像增强来提高低照度图像的质量。以下是C语言实现LIME算法的步骤:
1. 读取低照度图像,并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行直方图均衡化,以增加图像的对比度和亮度。
3. 对图像进行高斯滤波,以去除噪声和平滑图像。
4. 计算图像的平均灰度值和标准差。
5. 根据平均灰度值和标准差,确定图像的亮度范围。
6. 对图像进行灰度拉伸,以使图像的亮度范围更广。
7. 对图像进行结构化元素的形态学处理,以增强图像的边缘和细节。
8. 输出处理后的图像。
以下是C语言实现LIME算法的示例代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取低照度图像
Mat img = imread("low_light.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 直方图均衡化
equalizeHist(img, img);
// 高斯滤波
Mat blurred;
GaussianBlur(img, blurred, Size(3, 3), 0);
// 计算平均灰度值和标准差
Scalar mean, stddev;
meanStdDev(blurred, mean, stddev);
// 灰度拉伸
Mat stretched;
double alpha = 255.0 / (2 * stddev.val[0]);
double beta = 127.5 - alpha * mean.val[0];
img.convertTo(stretched, CV_8UC1, alpha, beta);
// 形态学处理
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
Mat morphed;
morphologyEx(stretched, morphed, MORPH_GRADIENT, kernel);
// 输出处理后的图像
imwrite("enhanced.jpg", morphed);
return 0;
}
```