图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化
1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。 CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive ...
原文：图像增强对比度的方法——直方图均衡化
转自： http: blog.csdn.net petrel zhu article details 在我们身边各类P图工具已经不胜枚举。我们或许已经会使用这类p图工具，但是对其原理却是知之甚少。最近学习了一些图像处理的知识，对其有大概的了解，这次我简单简述下增强图像对比度的方法 直方图均衡化。 直方图均衡化处理的 中心思想 是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均 ...
2021-02-10 09:05 0 307 推荐指数：
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【图像增强】CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化
文章目录： 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 ...
opencv —— equalizeHist 直方图均衡化实现对比度增强
直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出，其灰度集中在非常小的一个范围内。这就导致了图片的强弱对比不强烈。 直方图均衡化的目的，就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围（0~255）内均匀分布的形式，从而增加像素灰度值的动态范围，达到增强图像整体对比度的效果。 直方图 ...
对比度增强（三）：全局直方图均衡化
图像为I,宽为W,高为H，hist_i代表I的灰度直方图，hist_i(k)代表灰度值等于k的像素点个数，其中k∈[0,255]。全局直方图均衡化操作是对图像I进行改变，使得输出图像O的灰度直方图hist_o是“平”的，即每一个灰度级的像素点个数是“相等”的（可为约等），即hist_o(k ...
利用图像的直方图进行对比度增强的方法
一般情况下，二值图像的灰度值等级是21 =2(0\1)，灰度图像的灰度值等级是28=256(0-255), 对于灰度图像来说，灰度值集中在较低的级别时，图像较暗，反之，则较亮，且灰度值分布较均匀时，图像的对比度也会比较明显。 1.图像直方图的计算方法 对于灰度图像，图像的灰度值等级 ...
直方图均衡化（提升图像的对比度）
直方图均衡化 目标 在这个教程中你将学到: 什么是图像的直方图和为什么图像的直方图很有用 用OpenCV函数 equalizeHist 对图像进行直方图均衡化 原理 图像的直方图是什么 ...
opencv 基于直方图均衡化的图像增强
直方图均衡化是图像增强处理中常见的方法之一，其基本的思想是通过均衡化处理调整图像灰度分布，达到改善图像对比度的目的。由于图像对比度是决定一幅图像主观质量的重要因素，因此直方图均衡化被广泛应用于图像的增强处理。 总的来说就是把src源图像中的像素s经过T转化后到dst图像中r，转化的核心是 s ...
图像增强之(一)---直方图均衡化
直方图均衡化又称为灰度均衡化，是指通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上有近似同样的像素点的输出图像。在经过均衡化处理后的图像中，像素将尽可能占尽可能多的灰度级而且均匀分布。 对于一般的灰度图片来说。灰度级变化范围为0～255.为了计算方便，将灰度范围变为 ...