何為LUT，LUT(Look-Up Table)實際上就是一張畫素灰度值的對映表，它將實際取樣到的畫素灰度值經過一定的變換如閾值、反轉、二值化、對比度調整、線性變換等，變成了另外一個與之對應的灰度值，這樣可以起到突出影象的有用資訊，增強影象的光對比度的作用。
其實查詢表的實質就是：把影象中的資料從之前的比較高的灰度級降下來，例如灰度級是256的char型別的灰度級，我們通過一個引數，將原來的256個灰度級降到了3個灰度級，原來影象中灰度值在0-100的資料現在灰度值變成了0，原來灰度值為101-200的影象資料現在灰度值變為了1，而201-256的灰度值就變為了2。所以通過引數100，影象的灰度級就到了2，只有0，1，2三個灰度值，那麼原來的影象矩陣中的每一位資料我們是char型的，需要8位來表示一個數據，而灰度級降下來之後，我們只需要2位就足以表示所有灰度值。

OpenCV中LUT函式

void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst);
//src表示的是輸入影象(可以是單通道也可是3通道)
//lut表示查詢表（查詢表也可以是單通道，也可以是3通道，如果輸入影象為單通道，那查詢表必須為單通道，若輸入影象為3通道，查詢表可以為單通道，也可以為3通道，若為單通道則表示對影象3個通道都應用這個表，若為3通道則分別應用 ）
//dst表示輸出影象

單通道影象
對於8位單通道圖片，其畫素灰度為0~255，若我們想對影象灰度進行降級，就可以使用LUT。
例如：
我們將一張圖片灰度為0~100的畫素灰度變成為0，101~200的變成為100，201~255的變成為255。建立如下表格：

相關程式碼：

#include<highgui\highgui.hpp>  
using namespace cv;  
int main()  
{  
    //查詢表，陣列的下標對應圖片裡面的灰度值  
    //例如lutData[20]=0;表示灰度為20的畫素其對應的值0.  
    //可能這樣說的不清楚仔細看下程式碼就清楚了。  
    uchar lutData[256];  
    for (int i = 0; i<256; i++)  
    {  
        if
 
(i<=100)  
        lutData[i] =0;  
        if (i > 100 && i <= 200)  
            lutData[i] = 100;  
        if (i > 200)  
            lutData[i] = 255;  
    }  
    Mat lut(1, 256, CV_8UC1, lutData);  
    Mat a = imread("C:\\Users\\11206\\Desktop\\OpencvTestImage\\2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);  
    Mat b;  

    namedWindow("anjis", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    namedWindow("anjis1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    imshow("anjis", a);  
    LUT(a, lut, b);  
    imshow("anjis1", b);  
    waitKey();  
}  

結果顯示：

8位3通道影象
對於8位3通道的查詢表和單通道的原理一樣。OpenCV中內部實現每個通道都分別建立一張表，表格的建立和單通道一樣。
處理影象時，分別對每一個通道應用各自的表。

當把上述表格應用到影象時，R通道的0-100灰度的畫素灰度值就變為0,101-200的變成100,201-255的變成255.G通道的0-100灰度的畫素灰度值變為50,101-200的變成100，201-255的變成200.B通道的0-100灰度的畫素灰度值變成50,101-200的變成200,201-255的變成100。和單通道一樣。
相關示例程式碼：

#include<highgui\highgui.hpp>  
using namespace cv;  
int main()  
{  
    uchar lutData[256 * 3];  
    int j = 0;  
    for (int i = 0; i<256; i++)  
   {  
       if (i <= 100)  
        {  
            lutData[i * 3] = 0;  
            lutData[i * 3 + 1] = 50;  
            lutData[i * 3 + 2] = 50;  
        }  
        if (i > 100 && i <= 200)  
        {  
            lutData[i * 3] = 100;  
            lutData[i * 3 + 1] = 10;  
            lutData[i * 3 + 2] = 200;  
        }  
        if (i > 200)  
        {  
            lutData[i * 3] = 255;  
            lutData[i * 3 + 1] = 200;  
            lutData[i * 3 + 2] = 100;  
        }    
    }  
    Mat lut(1, 256, CV_8UC3, lutData);  
    Mat a = imread("C:\\Users\\11206\\Desktop\\OpencvTestImage\\2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);  
    Mat b;  
    namedWindow("anjis", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    namedWindow("anjis1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    imshow("anjis", a);  
    LUT(a, lut, b);  
    imshow("anjis1", b);  
    waitKey();  
}  

輸出結果：

【參考：】