灰度拉伸也屬於線性點運算的一種,也可以通過上一節的程序得到。但由於它在點運算的特殊性,所以把它單獨列出來進行介紹。 灰度拉伸定義 如果一幅圖像的灰度值分布在全等級灰度范圍內,即在0~255之間,那么它更容易被區別確認出來。 灰度拉伸,也稱對比度拉伸,是一種簡單的線性點運算。它擴展圖像的直方圖 ...

直方圖匹配，又稱直方圖規定化，即變換原圖的直方圖為規定的某種形式的直方圖，從而使兩幅圖像具有類似的色調和反差。直方圖匹配屬於非線性點運算。 直方圖規定化的原理：對兩個直方圖都做均衡化，變成相同的歸一化的均勻直方圖，以此均勻直方圖為媒介，再對參考圖像做均衡化的逆運算 ...

灰度直方圖 　　一幅圖像由不同灰度值的像素組成，圖像中灰度的分布情況是該圖像的一個重要特征。圖像的灰度直方圖就描述了圖像中灰度分布情況，能夠很直觀的展示出圖像中各個灰度級所占的多少。圖像的灰度直方圖是灰度級的函數，描述的是圖像中具有該灰度級的像素的個數：其中，橫坐標是灰度級，縱坐標 ...

直方圖均衡化又稱直方圖修平，是一種很重要的非線性點運算。使用該方法可以加強圖像的局部對比度，尤其是當圖像的有用數據的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好的在直方圖上分布。 直方圖均衡化的基本思想是把原始圖像的直方圖變換為均勻分布的形式。這樣增加了灰度值的動態范圍，從而達到增強圖像整體 ...

為加快處理速度,在圖像處理算法中,往往需要把彩色圖像轉換為灰度圖像,在灰度圖像上得到驗證的算法,很容易移植到彩色圖像上。24位彩色圖像每個像素用3個字節表示,每個字節對應着R、G、B分量的亮度(紅、綠、藍)。當R、G、B分量值不同時,表現為彩色圖像;當R、G、B分量值相同時,表現為灰度圖像,該值 ...

原圖： 水平鏡像： 垂直鏡像： ...

使圖像沿水平方向和垂直方向移動 要注意像素格式PixelFormat，如24位灰度圖像是1440萬色，但是我們書上給的算法是對8為進行處理，可以采用分割的思想將24位拆開成3個8位，由這三個8為所保存的數據組合為24位，在處理的時候就將他們分開處理但是要整體觀看 ...

圖像處理 灰度反轉 公式 設 \(g(x,y)\) 為轉換圖像對應的 \(x,y\) 處的值, \(f(x,y)\) 為原灰度圖像的值，L為灰度級數（一般為256） \(g(x,y) = L - 1 - f(x,y)\) matlab實現 總結 這個代碼整體也算是 ...