9 直方图

最新推荐文章于 2022-11-14 20:04:33 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： python opencv 计算机视觉 深度学习 机器学习
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本文介绍了图像直方图的概念及应用，包括直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等技术，并探讨了如何利用直方图比较图像相似度及实现目标检测。

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outline

  • 图像直方图
  • 直方图均衡化
  • 直方图应用

1.图像直方图（histogram）

  • 图像直方图定义

    • 一个灰度级在范围[0，L-1]的数字图像的 直 方图是一个离散函数
      h ( r k ) = n k h\left( r_k \right) =n_k h(rk​)=

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ref:https://blog.youkuaiyun.com/qq_15971883/article/details/88699218 author: 桂哥317 直方图均衡化的介绍 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间，造成图像不够清晰。例如，过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内，而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内。采用直方图均衡化，可以把原始图像的直方图变换为均匀分
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直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图的方法，可以把彩色图像分解为R、G、B三个灰度图像，然后进行直方图均衡化。先通过imread读出该图片，并使用Out表示它，因为彩色图像都由三个颜色分量R、G、B组成，所以可以通过矩阵操作R=I(:,:,1)、G=I(:,:,2)、B=I(:,:,3)分别读出该彩色图像的红色、绿色、蓝色的分量，然后通过imhist( i )直接显示图像R、G、B分量的灰度直方图。
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本教程聚焦于使用MATLAB实现直方图均衡化来提升图像的对比度。直方图均衡化是一种非线性的图像处理方法，它通过扩展图像的灰度级分布范围，从而改善图像的整体对比度，使得图像中的细节更加清晰可见。 直方图是描述...
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