直方图均衡(Histogram Equalization)

本文介绍了直方图均衡化的原理,它通过扩大图像像素值的概率分布范围来提高图像对比度。直方图均衡化的映射公式为sk=T(rk)=(L−1)∑j=0Pr(rj)MNL−1∑jnj,其中L为灰度级,Pr(rj)是原始像素值的概率,MN是图像像素总数。文中还提供了使用OpenCV进行直方图均衡化的API介绍,包括`cv::equalizeHist`和`cv::calcHist`等函数的用法。

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直方图均衡的原理

  1. 原理参考 ,或者数字图像处理p72
  2. 将图像像素值概率分别拉升,扩大分别范围,提高对比度,应用于背景和前景像素差别不大

最终的映射公式: s k = T ( r k ) = ( L − 1 ) ∑ j = 0 k P r ( r j ) = L − 1 M N ∑ j = 0 k n j        k = 1 , 2 , 3... L − 1 s_k=T(r_k)=(L-1)\sum_{j=0}^{k} {P_r(r_j)}=\frac{L-1}{MN}\sum_{j=0}^{k} {n_j}\space \space \space \space\space \space k=1,2,3...L-1 sk=T(rk)=(L1)j=0kPr(rj)=

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