直方图均衡

最新推荐文章于 2025-11-23 22:28:58 发布
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#图像处理

本文深入解析直方图在图像处理中的作用，介绍直方图均衡化的概念，如何通过调整灰度分布改善图像对比度，以及如何理解其横坐标变换过程。重点在于提升图像美观度和视觉效果的实现技巧。

直方图是干什么的

统计图像中不同灰度的概率

直方图均衡做了什么

图像增强，使图像变得更好看，让同一张图中不同灰度出现的频率相同

如何理解这张图


将下边的概率密度变为左边的概率密度，直方图均衡就完成了，做的是从[0,1]映射到[0,1]，理解的关键是对同一块面积（概率）变换横坐标

manong_dashen
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Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-05 4万+
直方图均衡化（Histogram Equalization）和自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization）都是用于图像增强的技术，目的是改善图像的对比度和视觉效果。它们的主要区别在于处理图像的方式和局部性。直方图均衡化是一种全局的方法，它基于整个图像的灰度直方图来调整像素的灰度值分布。通过使灰度级别在图像中更均匀地分布，直方图均衡化可以增强图像的对比度和细节。它使用累积分布函数将原始图像中的灰度级别映射到一个新的灰度范围，从而实现图像的均衡化。
图像预处理-直方图均衡化
Clocky7
04-22 1257
获取直方图的。
【图像处理算法】直方图均衡化
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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
Jassicar的博客
06-12 764
如果用rkk123...L−1rk​k123...L−1表示一副灰度图像的灰阶，其中表示这一灰度的像素数量，得到的每个灰阶像素数量我们称之为一副图像的直方图信息。我们可以进一步将直方图做归一化。prknkMNprk​MNnk​​大部分情况下我们处理的是归一化的直方图信息，对于所有的k值，prkp(r_k)prk​的总和是1。
图像增强基础：直方图均衡化与自适应直方图均衡化
luofeiju的专栏
08-19 2098
直方图均衡化是一种经典的图像增强技术，通过调整像素灰度分布来提升图像对比度。文章从理论原理出发，介绍了直方图均衡化及其改进算法CLAHE。直方图均衡化利用累积分布函数将图像灰度分布变得均匀，但全局处理可能导致局部过增强。CLAHE通过分块处理、对比度限制和插值，有效解决了这一问题。文章结合OpenCV实现，展示了两种算法在夜景、医学等图像中的增强效果，并分析了参数调整对结果的影响。最后指出，clipLimit参数的选取需要在增强效果与噪声抑制之间取得平衡。
5.10直方图均衡化
weixin_45794330的博客
09-27 1515
直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像处理技术，用于改善图像的对比度。通过调整图像中像素值的分布，直方图均衡化可以使图像的动态范围更广，从而增强图像的细节可见度。直方图均衡化的基本步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图：统计每个灰度级的像素数量。2. 计算累积分布函数（CDF）：根据直方图计算每个灰度级的累积概率。3. 映射原始灰度级到新的灰度级：将每个灰度级映射到新的灰度级，使得新的灰度级分布尽可能均匀。
4.2 直方图均衡化
专注图形图像处理
07-25 852
上一章我们简单介绍了一下什么是直方图，并且举例说明了一下不同特点的图像的直方图有什么不同，这一章我们讨论直方图均衡化。
【图像处理】利用numpy实现直方图均衡、自适应直方图均衡、对比度受限自适应直方图均衡
Jamence的博客
12-14 1363
直方图均衡化是一种在图像处理技术，通过调整图像的直方图来增强图像的对比度。本博客不利用opencv库，
图像对比度增强：直方图均衡化与局部直方图均衡化MATLAB实现
weixin_33628677的博客
04-28 1204
直方图均衡化是一种用于图像处理的技术，它通过扩展图像的动态范围来增强图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。在深入探讨直方图均衡化的数学原理之前，我们需要了解其背后的理论基础，包括图像直方图的定义和作用，以及均衡化的目的和效果。图像直方图是一个图形化表示，它显示了图像中每个强度级别的像素数。在灰度图像中，直方图是一个显示不同灰度值（通常为0到255）的条形图，其中每个条形的长度表示具有该灰度值的像素数量。直方图的作用在于它可以揭示图像的全局特征，如亮度和对比度。
一文搞懂直方图均衡
yfor1008
09-12 1万+
直方图均衡 定义 根据维基百科上的定义, 直方图均衡(Histogram Equalization)是图像处理领域中利用直方图对对比度进行调整的方法. 顾名思义, 直方图均衡是将直方图的分布(概率密度)调整为均匀分布. 为什么要做直方图均衡 根据信息论, 信息的熵越大, 包含的信息也就越多, 熵的计算公式如下: H=−∑i=0np(xi)log2(p(xi))(1) H=-\sum_{i=0}^{n}p(x_i)log_2(p(x_i)) \tag{1} H=−i=0∑n​p(xi​)log2​(p(xi​
直方图均衡_PSNR_直方图均衡化_
10-04
直方图均衡化是图像处理领域中的一种重要技术，它主要应用于改善图像的对比度，尤其是在图像的亮度分布不均匀时效果显著。直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新分配，使得整个图像的灰度级分布更加均匀，从而达到...
直方图均衡化和局部直方图均衡化：图像的直方图均衡化和局部直方图均衡化-matlab开发
06-01
直方图均衡化和局部直方图均衡化是图像处理中的两种重要技术，主要用于改善图像的对比度。在MATLAB环境中，这两种方法被广泛应用于图像分析和增强。下面将详细介绍这两种技术及其在MATLAB中的实现。 直方图均衡化是...
直方图均衡去雾的四种做法_直方图去雾_直方图均衡_图像增强matlab_
10-03
直方图均衡化是图像处理领域中一种常用的技术，它能显著提升图像的对比度，尤其是在处理低对比度或雾天图像时效果尤为明显。在本文中，我们将深入探讨直方图均衡去雾的四种主要做法，以及如何利用MATLAB进行图像增强...
matlab灰度图直方图均衡化代码_matlab_直方图_直方图均衡化_
10-01
在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的增强图像对比度的方法，特别是在处理低对比度图像时效果显著。本文将详细讲解如何使用MATLAB来实现灰度图像的直方图均衡化，以及直方图均衡化的原理。 首先，我们要了解...
直方图均衡化-自实现_matlab图像处理直方图均衡化_
10-03
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...
C++高性能图像处理与OpenCV并行优化实战分享：实时图像分析与多线程加速经验
2501_94180726的博客
11-23 490
多线程与异步推理保证高吞吐量ROI 裁剪与批量帧处理减少计算量GPU 加速与缓存优化提升实时性能监控与告警机制确保系统稳定运行特征提取与对象检测优化保证识别准确性C++ 结合 OpenCV，通过高性能图像处理设计、多线程优化和 GPU 加速，为交通、安防和工业系统提供了稳定、高效且可扩展的实时图像处理解决方案。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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