c++实现直方图均衡化

在C++中，直方图均衡化是一种图像处理技术，用于增强图像对比度，使其更易于观察细节。基本步骤如下：

1. **计算直方图**：首先，遍历整个图像，统计每个像素值（灰度级）出现的次数，形成一个直方图。

2. **累积分布函数（CDF）计算**：将每个灰度级对应的频数累加起来，得到累积频率。

3. **查找表生成**：创建一个等间距的查找表，其索引对应原始图像的灰度值，值则是累积分布函数对应的累积频率。

4. **像素映射**：对于图像中的每一个像素，通过查找表将其灰度值替换为其映射后的值，这就是新的像素值，经过这个过程，图像的亮度均匀分布。

5. **结果保存**：最后，将处理后的像素数据赋回原图像的相应位置，完成直方图均衡化。

下面是一个简单的示例代码片段（注意这只是一个简化版，实际应用需要考虑边界条件和性能优化）：

#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat src, dst;
// ...读取图像到src
cv::Mat hist; // 创建空的直方图矩阵
int bins = 256;

// 计算直方图
cv::calcHist(&src, 1, NULL, &hist, &bins, cv::Mat(), cv::Range(0, 256));

// 累积分布函数
double cumulativeSum = 0;
for (int i = 0; i <= 255; ++i) {
    cumulativeSum += hist.at<int>(i);
    hist.at<cv::Vec3b>(i) = static_cast<uchar>(cumulativeSum); // 将频率转换为0-255范围内的值
}

// 查找表生成
std::vector<uchar> lut(256);
for (int i = 0; i < 256; ++i) {
    lut[i] = static_cast<uchar>(i * (hist.at<int>(255) / 255));
}

// 像素映射
dst = src.clone();
cv::applyColorMap(src, dst, cv::COLORMAP_JET); // 颜色化以便查看效果
cv::LUT(dst, lut, dst); // 应用查找表

// 保存结果
cv::imwrite("equ_hist.jpg", dst);