积分直方图的实现(Integral Histogram)

本文介绍积分直方图的概念及其计算方法。积分直方图是基于图像的积分图,用于统计图像区域内各灰度级像素的出现次数。文章提供了一个计算积分直方图的函数,并给出了测试用例,要求在保持计算复杂度合理的情况下处理灰度图像的积分直方图计算。

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题目描述

如图所示,左侧为一幅灰度图像I,其积分图如右图所示,积分图与左侧图像等大(宽=6,高=3),积分图中第(i,j)个元素的元素值Integral(i, j),等于原图像I中第(i,j)个像素左上角所有像素的像素值之和,如图中积分图中Integral(2,4) = 16 = 2+1+2+3+3+2+1+2 = I(1,1) + I(1,2) + I(1,3) + I(1,4) + I(2,1) + I(2,2) + I(2,3) + I(2,4);

类似地,一幅图像I的积分直方图H的定义如下:一幅图像的积分直方图与该图像等大(宽、高相等),积分图中第(i,j)个元素的元素值为该图像第(i,j)个像素左上角所有像素像素值统计获得的直方图,如下图所示。

左侧灰度图像中,像素值范围0-9,共10个灰度阶,其积分直方图第(4,5)个元素的元素值H(4,5)为一个直方图,其中左侧图像中第(4,5)个像素左上角区域中,像素值为0-9的像素个数分别是2,1,4,3,2,2,2,1,2,1,因此,如果积分直方图中每个直方图共有10个bin,那么,H(4,5)= [2,1,4,3,2,2,2,1,2,1]。

问题:

### 积分直方图数据处理 积分直方图是一种用于加速图像处理操作的技术,特别是在计算局部区域统计特性时非常有用。下面是一个基于Python和OpenCV库的积分直方图构建与应用实例。 #### 构建积分直方图 为了创建积分直方图,可以先定义一个辅助函数`integral_histogram()`来计算给定输入数组的累积分布: ```python import cv2 import numpy as np def integral_histogram(img, bins=256): """ 计算并返回图像的积分直方图 参数: img (numpy.ndarray): 输入灰度图像. bins (int): 直方图区间数量,默认为256. 返回: tuple: 包含原始直方图及其对应的积分直方图. """ hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [bins], [0, 256]) # 归一化到范围[0,1] norm_hist = hist / float(hist.sum()) # 创建积分直方图 intg_hist = np.cumsum(norm_hist) return hist, intg_hist ``` 此代码片段展示了如何利用OpenCV内置功能`cv2.calcHist()`快速获得指定区间的直方图,并进一步转换成归一化的形式以便后续运算[^1]。 #### 应用积分直方图进行对比度增强 接下来展示一段简单的例子,说明怎样借助上述得到的结果来进行全局对比度调整——即所谓的直方图均衡化过程: ```python def apply_contrast_enhancement(gray_img): """ 对灰度图片执行对比度增强(直方图均衡) 参数: gray_img (numpy.ndarray): 待处理的单通道灰度图像 返回: numpy.ndarray: 经过对比度增强后的图像 """ _, intg_hist = integral_histogram(gray_img) lut = ((intg_hist * 255).astype("uint8")).reshape(-1) enhanced_image = cv2.LUT(gray_img, lut) return enhanced_image ``` 这里采用了查找表(Look-Up Table,LUT)的方式实现了映射关系的应用,在实际编程实践中效率较高。
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