自适应图像增强完整OpenCV代码

自己编写的彩色图像自适应增强的完整代码，下载后配置环境即可运行。无C币的可以直接在我博客留言，我会发送给你。https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/83865427

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//Adaptive Contrast Enhancement（自适应对比度增强，ACE）
//不用先生，2018.11.08
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#include
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;


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//函数功能：获取图像的局部均值与局部标准差的图
//函数名称：getVarianceMean
//函数参数：Mat &scr：输入图像，为单通道；
//函数参数：Mat &meansDst：计算得到的均值的图，均值的值与输入图像中的点一一对应，为单通道；
//函数参数：Mat &varianceDst：计算得到的标准差的图，标准差的值与输入图像中的点一一对应，为单通道；
//函数参数：int winSize：局部均值的窗口大小，应为单数；
//返回类型：bool
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bool getVarianceMean（Mat &scr Mat &meansDst Mat &varianceDst int winSize）
{
	if （!scr.data）  //判断图像是否被正确读取；
	{
		cerr << “获取方差与均值的函数读入图片有误“;
		return false;
	}

	if （winSize % 2 == 0）
	{
		cerr << “计算局部均值与标准差的窗口大小应该为单数“;
		return false;
	}

	Mat copyBorder_yChannels;                        //扩充图像边界；
	int copyBorderSize = （winSize - 1） / 2;
	copyMakeBorder（scr copyBorder_yChannels copyBorderSize copyBorderSize copyBorderSize copyBorderSize BORDER_REFLECT）;

	for （int i = （winSize - 1） / 2; i < copyBorder_yChannels.rows - （winSize - 1） / 2; i++）
	{
		for （int j = （winSize - 1） / 2; j < copyBorder_yChannels.cols - （winSize - 1） / 2; j++）
		{
			
			Mat temp = copyBorder_yChannels（Rect（j - （winSize - 1） / 2 i - （winSize - 1） / 2 winSize winSize））;   //截取扩展后的图像中的一个方块；

			Scalar  mean;
			Scalar  dev;
			meanStdDev（temp mean dev）;
			
			varianceDst.at（i - （winSize - 1） / 2 j - （winSize - 1） / 2） = dev.val[0];     ///一一对应赋值；
			meansDst.at（i - （winSize - 1） / 2 j - （winSize - 1） / 2） = mean.val[0];
		}
	}

	
	return true;
}

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//函数功能：获取图像的局部均值与局部标准差的图
//函数名称：adaptContrastEnhancement
//函数参数：Mat &scr：输入图像，为三通道RGB图像；
//函数参数：Mat &dst：增强后的输出图像，为三通道RGB图像；
//函数参数：int winSize：局部均值的窗口大小，应为单数；
//函数参数：int maxCg：增强幅度的上限；
//返回类型：bool
//--------------------

bool adaptContrastEnhancement（Mat &scr Mat &dst int