圖像處理------直方圖均衡化
一、直方圖均衡化數學推導 直方圖均衡化的總體思想：首先考慮連續函數並且讓變量r代表待增強圖像的灰度級，假設被歸一化到區間[0,1]，且r=0表示黑色及r=1表示白色。然后再考慮一個離散公式並允許像素值在區間[0,L-1]內。 對於連續函數而言，假設其變換函數 ...
原文：圖像處理之直方圖均衡化拉伸
目錄 . OpenCV實現 . 原理 概率密度函數 概率分布函數 原理應用 原理推導 . 具體實現 . 參考文獻 . OpenCV實現 在OpenCV中，實現直方圖均衡化比較簡單，調用equalizeHist函數即可。具體代碼如下： 注意equalizeHist函數處理的是 位單波段的mat。運行結果如下所示，可以發現經過直方圖均衡化之后，圖像的對比度增強了很多。 . 原理 直方圖均衡化的基本思 ...
2019-02-10 23:31 0 937 推薦指數：
相關推薦
圖像處理6 灰度直方圖和直方圖均衡化
灰度直方圖 介紹 灰度直方圖（Gray histogram）是關於灰度級分布的函數，是對圖像中灰度級分布的統計。灰度直方圖是將數字圖像中的所有像素，按照灰度值的大小，統計其出現的頻率。灰度直方圖是灰度級的函數，它表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數，反映了圖像中某種灰度出現的頻率 ...
Python圖像處理--直方圖，高斯濾波，直方圖均衡化
一，PIL（Python Imaging Library Python，圖像處理類庫）提供了通用的圖像處理功能，以及大量有用的基本圖像操作，比如圖像縮放、裁剪、旋轉、顏色轉換等。利用 PIL 中的函數，我們可以從大多數圖像格式的文件中讀取數據，然后寫入最常見的圖像格式文件中。PIL 中最 ...
圖像處理基礎(8)：圖像的灰度直方圖、直方圖均衡化、直方圖規定化（匹配）
本文主要介紹了灰度直方圖相關的處理，包括以下幾個方面的內容： 利用OpenCV計算圖像的灰度直方圖，並繪制直方圖曲線 直方圖均衡化的原理及實現 直方圖規定化（匹配）的原理及實現 圖像的灰度直方圖 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 ...
python數字圖像處理（9）：直方圖與均衡化
在圖像處理中，直方圖是非常重要，也是非常有用的一個處理要素。 在skimage庫中對直方圖的處理，是放在exposure這個模塊中。 1、計算直方圖 函數：skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中，也提供了一個計算直方圖 ...
[圖像處理] 直方圖均衡化原理 - 數學推導
直方圖均衡化 效果 代碼 原理 圖像直方圖的原始分布： 目標分布： \[ F_Y(y) = P\lbrace Y\leq y \rbrace = P \lbrace T(X) \leq y \rbrace = P \lbrace X \leq T^{-1}(y ...
圖像處理之直方圖均衡化及C++實現
1. 背景 直方圖均衡化在圖像增強方面有着很重要的應用。一些拍攝得到的圖片，我們從其直方圖可以看出，它的分布是集中於某些灰度區間，這導致人在視覺上感覺這張圖的對比度不高。所以，對於這類圖像，我們可以通過直方圖均衡技術，將圖像的灰度分布變得較為均勻，從而使得圖像對比度增大，視覺效果更佳 ...
【數字圖像處理】直方圖均衡化
直方圖 像這樣形狀的數據統計圖就叫做直方圖。 不嚴謹的來說，簇狀柱狀圖也可以看成直方圖，我們之后不進行區別。 灰度直方圖 橫軸為灰度值，縱軸為灰度值在圖中的頻數。 e.g. 如下圖 設灰度級為2，最大灰度值為1 n(0)=13 n(1)=7 歸一化 即令縱軸為頻率，橫軸上將最大 ...