【数字图像处理】[3]--直方图规范化

最新推荐文章于 2024-09-23 11:57:20 发布
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#mathematica #图像处理

直方图规范化是对直方图均衡的扩展，目的是使图像直方图匹配预设分布。通过数学公式和Mathematica的HistogramTransform函数，可以将图像转换为特定的累积分布函数，例如正态分布。例子中展示了将暗部较多的图像转化为正态分布的过程，从而使图像整体变亮，直方图与目标分布接近。
【数字图像处理】[3]--直方图规范化

  直方图规范化出现的原因是因为直方图均衡只能产生出固定的图像，不满足于需求，有时我们需要让直方图变成特定的直方图，于是有了直方图规范化

  原理：
 
可能只看公式没什么感觉，我们来举一个例子
其实就是两边同时均衡话之后找最接近的一个过程。
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图像处理系列——直方图之直方图规定化(Histogram Specification)
nanke_yh的博客
11-20 4507
直方图规定化也叫直方图匹配(Histogram Matching)，让原图像的像素分布与规定图像的像素分布保持一致。直方图规定化比直方图均衡化更加灵活，算是直方图均衡的变种。常用于图片风格一致性的自动处理，能有效的改善图像的整体或局部的特征，广泛运用在图像增强处理中。
图像直方图规定化
MZEing的博客
09-20 616
然后，我们计算了源图像和目标图像的直方图，并通过归一化直方图计算了它们的累积分布函数。接下来，我们创建了一个灰度级别映射表，用于将源图像中的像素值映射到目标图像中的对应灰度级别。图像直方图规定化是一种数字图像处理技术，用于将一幅图像的直方图匹配到另一幅图像的直方图。直方图规定化的目标是将源图像的直方图变换为目标图像的直方图。对于源图像中的每个灰度级别，找到与之对应的目标图像灰度级别。通过以上步骤，我们可以将源图像的直方图调整为与目标图像的直方图相似，从而实现直方图规定化。
数字图像处理（三）直方图规定化
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数字图像处理学习-直方图处理(均衡化、规范化)
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直方图规范化的数学上的理解
数字图像处理---直方图均衡化与规定化（MATLAB实现含源码）
OpenCV学习笔记
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数字图像处理---直方图均衡化与规定化实验（MATLAB实现）
【数字图像处理】数字图像处理中的直方图相关操作
sinat_41752325的博客
08-14 1654
图像直方图处理相关操作：计算直方图、直方图均衡化、直方图归一化等
数字图像处理：直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)原理及感悟
老猿Python
09-10 2757
本文介绍了连续图像和数字图像直方图匹配（直方图规定化）的原理、处理过程，并提供了案例进行了讲解。可以看到，直方图均衡处理是直方图匹配的一个重要桥梁。 最后，对于直方图规定化这个翻译个人觉得很low，个人感觉叫指定直方图更好理解，但Histogram Specification怎么翻译确实不太好把握，因此还是叫Histogram Matching直方图匹配最好。
数字图像处理实验（直方图均衡化&规定化）
一条漂流鱼
01-05 4114
通常情况下，图像的直方图会呈现不平衡的状态，即图像的某些灰度级出现的次数很多，而其它灰度级出现的次数很少。通常情况下，图像的直方图会呈现不平衡的状态，即图像的某些灰度级出现的次数很多，而其它灰度级出现的次数很少。直方图规定化的具体做法是，首先计算出图像的直方图，然后根据直方图计算出每个灰度级的累计分布函数，再根据累计分布函数计算出新的灰度级，最后将图像中每个像素的灰度级替换为对应的新灰度级。图像均衡化的目的是提高图像的对比度，而直方图规定化的目的是使图像的直方图呈现特定的形状。函数来对图像进行均衡化。
matlab中直方图,如何标准化在MATLAB中的直方图？
weixin_33089349的博客
03-16 350
我的答案是与你的earlier question的答案相同。对于概率密度函数，the integral over the entire space is 1.除以总和不会给你正确的密度。要获得正确的密度，您必须除以面积。为了说明我的观点，请尝试以下示例。[f,x]=hist(randn(10000,1),50);%# create histogram from a normal distribut...
归一化直方图：与直方图相同，但面积和为1。-matlab开发
06-01
HISTNORM 直方图归一化[...] = HISTNORM(...) 的工作方式与 HIST 类似，但频率已标准化，因此面积总和为 1。 使用奖励！ [...] = HISTNORM(..., 'plot') 绘制并返回输出参数。 确保 'plot' 是最后一个参数。 例子： 数据 = randn(1)+randn(1)*randn(10000, 1); [xo,no] = histnorm(data, 101, 'plot'); 坚持，稍等绘图（不，normpdf（不，均值（数据），标准（数据）），'r'）； 推迟 另见：HIST。 版权所有 2009 DWTFYW。
Python直方图处理(直方图均衡化、规定化)
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04-08 5288
② GML单映射的实现原理是：首先计算原始图像和规定目标的累计直方图（将统计直方图归一化到(0, 1)之间，再计算累计概率分布函数），然后对原图像的累计直方图进行分组：先在原图像的累计直方图中找到与目标直方图的每个灰度值距离最近的点（如下图的所示的 0→3；① SML单映射的实现原理是：首先计算原始图像和规定目标的累计直方图（将统计直方图归一化到(0, 1)之间，再计算累计概率分布函数），然后对原图像的累计直方图寻求一一映射关系（每个灰度值映射到与目标的累计直方图最近的点）。
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DF.W的那点浅薄的知识
10-08 1745
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直方图规范化的opencv的实现
07-03 1319
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MATLAB图像处理：直方图规范化技术详解
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weixin_36328210的博客
09-23 1171
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文详细介绍了直方图规范化技术在图像处理中的应用，特别是在MATLAB环境中的实践。内容涵盖了图像灰度处理、直方图的定义及其规范化方法，以及如何利用MATLAB函数实现直方图均衡化来提升图像对比度。文章还提供了使用MATLAB进行图像直方图规范化步骤的详细解释，包括代码示例和视觉效果提升的具体例子。 1. 图像灰度处理简介 ...
matlab 直方图信息,如何在MATLAB中标准化直方图？
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自2014b起，Matlab将这些规范化例程本机嵌入在histogram函数中(有关此函数提供的6个例程，请参阅帮助文件)。这是一个使用PDF归一化的示例(所有bin的总和为1)。data = 2*randn(5000,1) + 5; % generate normal random (m=5, std=2)h = histogram(data,'Normalization...
matlab中方差直方图,如何在MATLAB中标准化直方图？
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【OpenCV】对比度增强之直方图正规化（归一化）
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假设输入图像为I,高为H、宽为W，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为Imin,最大灰度级记为Imax,即I(r,c)\varepsilon[Imin,Imax],为使输出图像O的灰度级范围为[Omin,Omax],I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系： O(r,c)=\frac{Omax-Omin}{Imax-Imin}(I(r,c)-Imin)+Omin 其...
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Europe233的博客
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