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我读过一篇博客Histogram Equalization for Image Enhancement，其中提供了将普通图像转换为 HDR 图像的 7 个步骤（如下）。据说可以使用 Open Computer Vision Library 或 OpenCV 轻松编写用于直方图均衡的 C/C++ 程序。该计划的主要步骤包括：

  1. 读取输入图像。多亏了 OpenCV，这几乎可以是任何图像格式。此输入图像包含n像素：n = height × width

  2. 从 RGB（奇怪地被 OpenCV 以蓝色、绿色、红色的顺序存储）转换为 HSV：色调、饱和度和值。

  3. 计算输入图像的直方图。这是一个 256 值数组，其中H[x]包含具有 value 的像素数x。

  4. 计算直方图的累积密度函数。这是一个 256 值数组，其中cdf[x]包含具有值x或更少的像素数： cdf[x] = H[0] + H[1] + H[2] + ... + H[x]

  5. 循环遍历n整个图像中的像素并替换每个i'th 点的值：V[i] <-- floor(255*(cdf[V[i]] - cdf[0])/(n - cdf[0]))

  6. 将图像从 HSV 转换回 RGB。

  7. 以所需的格式和文件名保存图像。

在第 3 步，我不明白H[x]是什么？x是指 R、G、B 还是 H、S 或 V 值？另外，在第 5 步，值的含义是什么i？

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第一个问题：

H(x) 是图像的直方图。

强度水平在 [0, 255] 范围内的数字图像的直方图是离散函数 h(r_k) = n_k，其中 r_k 是第 k 个强度值，n_k 是图像中强度为 r_k 的像素数。

来自：Gonzalez / Woods 的数字图像处理第三版，第 120 页

第二个问题：我是什么？

i 是在图片上循环的变量。

于 2012-06-20T08:22:59.057 回答