OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

szysky 发布于2021-11-23 09:51 / 988人阅读

摘要：具体处理的源代码如下小结自适应直方图均衡图像和分块大小不能整除时，采用的是将图像补齐到能整除大小，补齐是按边界镜像的方式补齐。

一、引言

最近一个月来都在研究OpenCV 中CLAHE算法的一些问题，如：

图像横向和纵向分块大小与图像的宽和高不能整除怎么处理？
CLIP的剪裁是怎么实施的？
解决棋盘效应的具体插值处理过程怎样？
彩色图像怎么处理？

到处找资料，也看了部分博客所谓的源代码，结果还是没有找到答案，看来没有捷径，干脆直接下载了一份OpenCV的源代码来阅读。可惜自从没有亲手做C语言相关开发后，手上的机器连C++运行环境都没有，先直接读代码。本来想等所有问题都有答案时再写博文，不过这一阵子单位和家里事情都很多，没有多少时间，只能慢慢来，解决一个问题就发布一篇博文。

二、OpenCV源代码的下载

下载地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/
有3.4.10–4.5.4的版本，但下载很慢，老猿费了很大的劲，大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在下不下来，请关注老猿Python的微信公号给老猿发消息。

三、自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

当图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，老猿认为对于分块的处理有多种方式：

将每个分块横向或纵向多加1个像素，最后一个分块的大小比前面分块小；
将每个分块横向或纵向减去1个像素，最后一个分块的大小比前面分块大；
将图像裁剪或补齐到可以整除的大小。

通过阅读源代码，OpenCV中采用将图像补齐到可以整除的大小，即对于图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，将对应宽（或高）补齐到可以整除的最少像素素。

具体处理的源代码如下：

  if (_src.size().width % tilesX_ == 0 && _src.size().height % tilesY_ == 0)        {            tileSize = cv::Size(_src.size().width / tilesX_, _src.size().height / tilesY_);            _srcForLut = _src;        }        else        {            {                cv::copyMakeBorder(_src, srcExt_, 0, tilesY_ - (_src.size().height % tilesY_), 0,                 	tilesX_ - (_src.size().width % tilesX_), cv::BORDER_REFLECT_101);                tileSize = cv::Size(srcExt_.size().width / tilesX_, srcExt_.size().height / tilesY_);                _srcForLut = srcExt_;            }        }

小结

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除时，采用的是将图像补齐到能整除大小，补齐是按边界镜像的方式（cv::BORDER_REFLECT_101）补齐。

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更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

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