灰度拉伸也属于线性点运算的一种,也可以通过上一节的程序得到。但由于它在点运算的特殊性,所以把它单独列出来进行介绍。 灰度拉伸定义 如果一幅图像的灰度值分布在全等级灰度范围内,即在0~255之间,那么它更容易被区别确认出来。 灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。它扩展图像的直方图 ...

直方图匹配，又称直方图规定化，即变换原图的直方图为规定的某种形式的直方图，从而使两幅图像具有类似的色调和反差。直方图匹配属于非线性点运算。 直方图规定化的原理：对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图，以此均匀直方图为媒介，再对参考图像做均衡化的逆运算 ...

灰度直方图 　　一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标 ...

直方图均衡化又称直方图修平，是一种很重要的非线性点运算。使用该方法可以加强图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好的在直方图上分布。 直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式。这样增加了灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体 ...

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上。24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R、G、B分量的亮度(红、绿、蓝)。当R、G、B分量值不同时,表现为彩色图像;当R、G、B分量值相同时,表现为灰度图像,该值 ...

原图： 水平镜像： 垂直镜像： ...

使图像沿水平方向和垂直方向移动 要注意像素格式PixelFormat，如24位灰度图像是1440万色，但是我们书上给的算法是对8为进行处理，可以采用分割的思想将24位拆开成3个8位，由这三个8为所保存的数据组合为24位，在处理的时候就将他们分开处理但是要整体观看 ...

图像处理 灰度反转 公式 设 \(g(x,y)\) 为转换图像对应的 \(x,y\) 处的值, \(f(x,y)\) 为原灰度图像的值，L为灰度级数（一般为256） \(g(x,y) = L - 1 - f(x,y)\) matlab实现 总结 这个代码整体也算是 ...