opencv 直方图均等化

最新推荐文章于 2023-07-19 17:39:14 发布
最新推荐文章于 2023-07-19 17:39:14 发布
阅读量217 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据挖掘 文章标签： 图像处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/83057303
本文深入探讨了图像均衡化的概念，解释了如何通过调整图像中所有区域的像素来改善图像质量，使图像细节更加清晰，对比度增强。文章引用了OpenCV和优快云博主的专业教程作为参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于OpenCV的直方图匹配
小白学视觉
11-18 5966
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达如何为图像生成直方图，如何使直方图相等，最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。01. 什么是图...
（学习笔记）图像处理——直方图均衡化（HE）
weixin_42985978的博客
09-05 5543
图像处理，图像滤波，图像增强，直方图均衡化（HE），自适应直方图均衡化（AHE），限制对比度的自适应直方图均衡化（CLAHE）。包原理介绍，python代码实现。
OpenCV统计应用-直方图等化
houjbf的专栏
09-30 620
转自：http://blog.ednchina.com/webuserzhy/201549/message.aspx 直方图等化(Histogram Equalization)为一种使用统计方法的影像处理程序设计,它的功能为将统计直方图的色彩分布平均的打散在直方图里,也就是
直方圖等化(Histogram equalization)方式
I am Rocky
09-19 4321
主要功能，是將影像中的色階等化成0~255色階 。  1. 正規化(normalization)  nYi = (Yi-Ymin)/(Ymax-Ymin)  2. 等化(equalization)  eYi = nYi*255.0  彩色影像方式如下：  R=((R-Rmin)/(Rmax-Rmin))*255.0  G=((G-Gmin)/(Gmax-Gmin))*255.
opencv之直方图
qq_42807697的博客
02-13 382
图像直方图是根据灰度图进行绘制的，而不是彩色图像。
OpenCV获取图像直方图
Major_S的博客
01-26 1498
1.视频教程： B站、网易云课堂、腾讯课堂 2.代码地址： Gitee Github 3.存储地址： Google云 百度云： 提取码： 1.直方图统计 2.直方图均衡化 3.直方图比较 1.直方图统计 2.直方图均衡化 3.直方图比较 ...
OpenCvSharp 图像校正.rar
06-25
2. **光照校正**：针对图像局部过亮或过暗的问题，可以使用直方图均衡化（`EqualizeHist()`）来调整全局亮度分布，或者使用光照归一化技术（如AdaptiveHistogramEqualization）对局部区域进行优化。对于复杂的光照...
C++ - opencv - 图像增强 - 文本图像增强
05-14
例如，使用`cv::equalizeHist()`进行直方图均衡化，`cv::GaussianBlur()`执行高斯滤波，`cv::threshold()`进行二值化处理等。 - 项目"txt-enhancet-master"可能包含了实现这些增强步骤的源代码，以及算法原理的文档...
直方图均衡化原理及编码实现
11-13
文档中的数学公式部分，虽然描述可能存在OCR识别错误，但其核心思想是描述了如何通过连续可微函数T(r)来进行灰度级的映射，使得每个灰度级上的像素数量均等化。简而言之，直方图均衡化就是通过调整图像的直方图，...
【OpenCV学习笔记】之直方图（Histogram）
zhu_hongji的博客
08-20 7万+
  一、直方图概述（Histogram Overview）         在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。         也可以这么理解，直方图是对数据的统计，并把统计值显示到事先设定好的bin（矩形条）中，bin中的数值是从数据中计算出的特征的...
OpenCV 直方图和应用
Jamia
01-03 511
动处理，最终确定图形所属的类别。图像分割是图像识别的基础，对图像进行图像分割，将目标从背景区域中分离出，可以避免图像识别时在图像上进行盲目的搜索，大大提高图像识别的效率以及识别准确率。基于灰度直方图的阈值分割计算简单，适用于目标与背景分布于不同灰度范围的灰度图像，特别是遥感图像。图像检索是指快速有效地从大规模图像数据库中检索出所需的图像，是目前一个非常重要又富有的挑战性的研究课题。颜色特征由于其直观性、计算代价较小等优点，在图像检索中扮演着重要角色，早期的图像检索算法也主要利用颜色特征，特别是颜色直方图。
【OpenCV--直方图】
m0_70964767的博客
10-06 4066
掩膜是用选定的图像、图形或物体，对要处理的图像进行遮挡，来控制图像处理的区域，在数字图像处理中，通常使用二维矩阵进行掩膜，掩膜是由0和1组成的一个二进制图像，利用该掩膜对要处理的图像进行掩膜，其中值为1的区域被处理，0区域被屏蔽，不会处理。
OpenCv之图像直方图
weixin_64443786的博客
07-19 1296
OpenCv
opencv 图像直方图详解
weixin_44901043的博客
03-15 9141
//直方图 void test_Hist() { using namespace cv; cv::Mat image = cv::imread(“D:\QtProject\Opencv_Example\drawRect\drawRect.jpg”, cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (image.empty()) { cout << “Cannot load image” << endl; return; } imshow(“image”,image); const
【图像处理算法】直方图均衡化
热门推荐
GQ
03-26 25万+
参考文献： Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods，Digital Image Processing (Third Edition) 胡学龙. 数字图像处理（第三版） 左飞. 图像处理中的数学修炼 目录 直方图均衡化的介绍 直方图的概念 直方图均衡化的理论基础 手工实现直方图均衡化 MATLAB上实现直方图均衡化 直方图均衡化的缺点 直方图均衡...
直方图均衡化
Mona_yang的博客
04-27 3126
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）
opencv提取图像中的颜色直方图（RGB、HSV）
Jaster_wisdom的专栏
10-31 2万+
本篇博客主要介绍利用opencv工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。 我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜色空间...
直方图均衡化vs
最新发布
04-03
### 直方图均衡化与其他图像处理方法的对比分析 #### 优点 直方图均衡化的主要优势在于能够显著提升图像的整体对比度，使原本低对比度的图像变得更加清晰。这种方法的核心思想是通过对像素值重新分配来拉伸灰度动态范围[^1]。具体来说： - **全局增强效果**：直方图均衡化适用于整体对比度较低的图像，在这种情况下，它能有效改善视觉质量。 - **简单高效**：实现过程较为简单，计算复杂度相对较低，适合实时应用环境[^5]。 然而，尽管直方图均衡化具有上述优点，但它也存在一些局限性和不足之处。 --- #### 缺点 以下是直方图均衡化的一些常见缺陷及其可能的影响： - **过度增强现象**：当某些局部区域已经具备较高的对比度时，进一步均衡可能会导致这些部分变得过亮或过暗，破坏原有的细节信息[^3]。 - **亮度变化问题**：传统直方图均衡化通常会改变原始图像的平均亮度水平，这可能导致最终结果不符合实际需求或者显得不自然。 为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进方案和技术变体，例如自适应直方图均衡化(AHE)以及限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)[^2]。 --- #### 与其它技术的比较 除了经典的直方图均衡化外，还有其他几种常用的图像增强技术和策略可供选择： 1. **Gamma校正 (Power-Law Transformation)**： Gamma变换通过调整幂次参数γ来控制不同亮度区间的增益程度。相比直方图均衡化而言，gamma矫正更注重保持原有色调关系而不大幅改动整个画面结构。不过它的灵活性较差，难以自动适配各种场景下的最佳设置。 2. **Retinex理论及其实现方式**： Retinex模型试图模拟人类视觉系统的特性，分离反射成分和光照分量以便单独操作两者之间的比例系数。这类算法特别擅长恢复阴影中的隐藏特征并维持色彩平衡。但是它们往往涉及复杂的迭代运算流程，执行效率偏低。 3. **多尺度融合(Multi-Scale Fusion)** 或 **曝光融合(Exposure Fusion)** 方法： 这些高级合成手段利用多个版本同一张照片的不同曝光状态作为输入源素材，然后按照特定权重组合起来形成一张综合表现力更强的新作品。虽然成果令人印象深刻，但所需资源消耗巨大且配置麻烦[^4]。 综上所述，每种技术都有各自适用场合和独特价值取向；因此，在实际项目开发过程中应当依据具体情况权衡利弊后再做决定。 ```python import cv2 as cv import numpy as np def apply_histogram_equalization(image_path): img = cv.imread(image_path, 0) equ = cv.equalizeHist(img) return equ image_result = apply_histogram_equalization('example_image.jpg') cv.imshow('Histogram Equalized Image', image_result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ``` 以上代码片段展示了如何使用OpenCV库完成基本形式上的直方图均等化处理任务。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值