【数字图像处理】[2]--直方图均衡化

最新推荐文章于 2023-02-09 16:26:02 发布
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#mathematica #图像处理

本文介绍了直方图均衡化的概念，它是通过映射灰度值来使图像中各灰度级出现概率相等，从而解决图像过暗或过亮的问题。在Mathematica中，可以使用`ImageHistogram`查看图像直方图，通过`HistogramTransform`进行直方图均衡化操作。均衡化后，图像的灰度分布更加均匀。
【数字图像处理】[2]--直方图均衡化
 
  这一篇讲一下直方图均衡化的简单原理以及mma的实现

   先解释一下图像的直方图： 统计每个灰度值出现的频数

   直方图均衡化实际上也是对单个灰度值的操作，也是要找一个映射，但这里的映射和之前的不同在于要使得灰度值出现的概率相等
 
  可以解决两种问题：
  1.曝光太强--像素值出现在较暗的区
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【数字图像处理】直方图均衡化
专注人工智能，主攻CV
04-12 1万+
综上所述，CLAHE 是一种比较优秀的图像增强算法，可以有效地保留图像的局部细节信息，但其计算量较大，对算法的参数设置较为敏感，需要进行合理的参数设置和优化。限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种改进的直方图均衡化算法，它通过在图像的局部区域内进行直方图均衡化，以保留图像的局部细节信息。直方图均衡化的目的是将一幅图像的直方图变成一个均匀分布的直方图，从而增强图像的对比度。总的来说，直方图均衡化的数学原理就是通过对原始图像的直方图进行变换，将其变成一个均匀分布的直方图，从而增强图像的对比度。
全局直方图均衡化
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全局直方图均衡化原理实现python代码结果 原理 对于输入图像I，全局直方图均衡化操作是对图像I进行改变，使得输出图像O的灰度直方图是“平均的”，也就是每个灰度级的像素点个数应该是“一致的”。那么应该存在： histo(k)=H∗W256,k∈[0,255] hist_{o}(k) = \frac{H*W}{256}, k\in[0, 255] histo​(k)=256H∗W​,k∈[0...
MFC直方图均衡化 简单实例
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简单实例 MFC界面操作 对灰度图进行直方图均衡化 适合初学者
直方图均衡化
Mona_yang的博客
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直方图均衡化的数学原理 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布【1】。 下图为直方图均衡化的过程，体现了“均衡”的含义：（概率密度的均匀）
数字图像处理----直方图的均衡化.doc
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数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于提高图像对比度的方法，它通过调整图像的直方图分布来实现。该方法通常用于增强图像细节和改善视觉效果。在直方图均衡化处理中，通常会使用特定的函数或自行编写代码，比如在...
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数字图像----直方图均衡化
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数字图像处理 - 直方图均衡化 数字图像处理中的直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，旨在提高图像的对比度和质量。下面是关于直方图均衡化的知识点： 1. 什么是直方图？ 直方图是指图像中每个灰度级别出现的...
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山东大学数字图像处理-直方图均衡化
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MATLAB实现 1.图像亮度降低和提高操作，对比度增大和缩小；...2.生成图像灰度，RGB三通道的直方图 3.掌握图像均值方差的计算操作 4.使用直方图均值化操作对灰度值进行变 5.使用直方图均值化操作分别对RGB通道进行变换
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直方图均衡化是一种在数字图像处理中广泛使用的增强图像对比度的方法，尤其适用于低对比度图像。在MATLAB环境中，我们可以通过自定义函数或使用内置的`histeq`函数来实现这一过程。本篇文章将深入探讨直方图均衡化的...
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理解和掌握直方图、直方图均衡、直方图匹配的原理和实现方法；自己编程实现均衡化与matlab 函数的结果进行比较；采用直方图匹配重新处理图像，匹配直方图自选， 可采用多峰值高斯函数来模拟此类型直方图；采用局部直方图均衡对图像进行处理，以获得黑方块内的图像信息。
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数字图像处理--直方图均衡化直方图均衡化涉及变量核心原理均衡过程图示 作为帮助自己理解的笔记，不甚严谨，谨慎参考。 直方图均衡化 涉及变量 r：灰度变换处理前的像素值。 T( r )：把像素值r映射到像素值s的一种变换。 s：r通过T( r )变换得到的像素值。 Pr( r )：均衡化前的灰度直方图，原图灰度概率密度函数（PDF），表示灰度级为r的像素数量/图像总像素数。 Ps( s )：均衡化后...
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【OpenCV】对比度增强之直方图均衡化(全局)
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