1. 直方图均衡化
1.1 理论分析
定义讨论中的符号
P ∈ R m × n , 原 图 像 矩 阵 S ∈ R m × n , 直 方 图 均 衡 化 之 后 的 图 像 [ 0 , L − 1 ] , 像 素 点 的 取 值 范 围 p ( r ) , 原 图 像 概 率 密 度 函 数 T ( r ) , 灰 度 转 换 函 数 r o u n d ( x ) , 四 舍 五 入 函 数 \begin{aligned} &P \in R^{m \times n}, 原图像矩阵\\ &S \in R^{m \times n}, 直方图均衡化之后的图像\\ &[0, L - 1], 像素点的取值范围\\ &p(r), 原图像概率密度函数\\ &T(r), 灰度转换函数\\ &round(x), 四舍五入函数 \end{aligned} P∈Rm×n,原图像矩阵S∈Rm×n,直方图均衡化之后的图像[0,L−1],像素点的取值范围p(r),原图像概率密度函数T(r),灰度转换函数round(x),四舍五入函数
首先计算原图像的概率密度函数（PDF）
p ( r ) = 1 m n ∑ I ( P i j = r ) , r = 0 , ⋯ , L − 1 p(r) = \frac{1}{mn} \sum I(P_{ij} = r), r = 0, \cdots, L - 1 p(r)=mn1∑I(Pij=r),r=0,⋯,L−
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
