改变灰度图像直方图的均值和标准差

改变灰度图像直方图的均值和标准差

当我们有一张较暗淡的图像，我们想让图像变明亮；或者反过来，如果图像严重曝光，我们想让图像变暗。这时，我们可以采用什么方法呢？我们可以直接对图像的直方图进行操作，改变灰度图像直方图的均值和标准差。进而实现我们想要的效果。

算法如下式：其中m0和s0表示的是我们想要图像像素分布变成的均值和标准差，m和s是原图像的均值和标准差：

改变图像直方图的均值和标准差公式 ↑

实验：通过上述算法实现对图像直方图的均值和标准差的改变

 1 import cv2
 2 import numpy as np
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 
 5 # histogram manipulation
 6 def hist_mani(img, m0=128, s0=52):
 7     m = np.mean(img)
 8     s = np.std(img)
 9 
10     out = img.copy()
11 
12     # normalize
13     out = s0 / s * (out - m) + m0
14     out = np.clip(out,0,255)
15     out = out.astype(np.uint8)
16 
17     return out
18 
19 # Read image
20 img = cv2.imread("../head_g.jpg",0).astype(np.float)
21 out = hist_mani(img,m0=130,s0=60)
22 
23 # Display histogram
24 plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))
25 plt.savefig("out_his.png")
26 plt.show()
27 plt.hist(img.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))
28 plt.savefig("out_his_img.png")
29 plt.show()
30 # Save result
31 cv2.imshow("result", out)
32 cv2.imwrite("out.jpg", out)
33 
34 cv2.waitKey(0)
35 cv2.destroyAllWindows()