直方图均衡化计算过程步骤

最新推荐文章于 2025-02-25 04:15:00 发布

置顶在下马农

最新推荐文章于 2025-02-25 04:15:00 发布

阅读量3.9w

点赞数 85

文章标签：图像处理计算机视觉人工智能

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/mataojie/article/details/94313649

版权

数字图像处理专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

话不多说，直接上题。搞懂这道题，你就会计算直方图均衡化了

假定有一幅总像素为64x64的图像，灰度级数为8，

各灰度级分布列于下表中，

求原始图像直方图和直方图均衡化后的灰度级，

并画出均衡化后直方图的示意图。

原始图像灰度级k	归一化灰度级 $r_{k}$	第k像素级像素个数 $n_{k}$
0	0/7=0	790
1	1/7=0.1428	1023
2	2/7=0.2856	850
3	3/7=0.4258	656
4	4/7=0.5714	329
5	5/7=0.7142	245
6	6/7=0.8571	122
7	7/7=1	81

直方图均衡化步骤：

统计原图像直方图
计算新的灰度级,修正sk为合理灰度级
计算新的直方图

（1）统计原图像直方图

首先计算第k个像素出现的概率 $p_{r}$ ( $r_{k}$ )，用第k个像素级个数 $n_{k}$ 除以像素总个数，然后画出原始图像直方图

原始图像灰度级k	归一化灰度级 $r_{k}$	第k像素级像素个数 $n_{k}$	第k个灰度级出现的概率 $p_{r}$ ( $r_{k}$ )
0	0/7=0	790	0.19
1	1/7=0.1428	1023	0.25
2	2/7=0.2856	850	0.21
3	3/7=0.4258	656	0.16
4	4/7=0.5714	329	0.08
5	5/7=0.7142	245	0.06
6	6/7=0.8571	122	0.03
7	7/7=1	81	0.02

（a）原图直方图

（2）计算新的灰度级并修正 $s_{k}$ 为合理灰度级

s1=0.19 s2=0.19+0.25 s3=0.19+0.25+0.21 .......... s7=0.19+0.25+0.21+0.16+0.08+0.06+0.03+0.02

计算出 $s_{k}$ 之后，对比 $s_{k}$ 与 $r_{k}$ ，寻找最接近 $s_{k}$ 的 $r_{k}$ 作为变换后的灰度级

原始图像灰度级k	归一化灰度级 $r_{k}$	第k像素级像素个数 $n_{k}$	第k个灰度级出现的概率 $p_{r}$ ( $r_{k}$ )	$s_{k}=\sum_{i=0}^{k}p_{r}(r_{k})$	变换后灰度级	$n_{sk}$	p( $s_{k}$ )
0	0/7=0	790	0.19	0.19~1/7	s1	790	0.19
1	1/7=0.1428	1023	0.25	0.44~3/7	s3	1023	0.25
2	2/7=0.2856	850	0.21	0.65~5/7	s5	850	0.21
3	3/7=0.4258	656	0.16	0.81~6/7	s6	985	0.24
4	4/7=0.5714	329	0.08	0.89~6/7	s6
5	5/7=0.7142	245	0.06	0.95~7/7	s7	448	0.11
6	6/7=0.8571	122	0.03	0.98~7/7	s7
7	7/7=1	81	0.02	1.00~7/7	s7

(3)新的直方图

评论 13

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

打赏作者

在下马农 你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20

扫码支付：¥1

获取中

扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

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。