1. 直方圖均衡化介紹 自我感覺書上講的很清楚，直接把截圖貼上了。 在進行直方圖均值化的過程如下 讀入圖像對每個通道分別統計像素值[0,255]出現的次數。對每個通道分別求像素值[0,255]出現的概率，得到概率直方圖。對每個通道分別求像素值[0,255]概率的前綴和，得到累計直方圖 ...

直方圖均衡化是一種簡單有效的圖像增強技術，將圖像的直方圖分布變成近似均勻分布，從而增強圖像的對比度，使色彩細節更豐富，多用於車牌識別、人臉識別場景（在論文里面數據預處理用的很多） 轉載來源 https://www.cnblogs.com/REN-Murphy/p ...

直方圖均衡化的作用是圖像增強。 有兩個問題比較難懂，一是為什么要選用累積分布函數，二是為什么使用累積分布函數處理后像素值會均勻分布。 第一個問題。均衡化過程中，必須要保證兩個條件：①像素無論怎么映射，一定要保證原來的大小關系不變，較亮的區域，依舊是較亮的，較暗依舊暗，只是對比度增大，絕對不 ...

1 直方圖 灰度級范圍為 \([0,L-1]\) 的數字圖像的直方圖是離散函數 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)級灰度值，\(n_k\) 是圖像中灰度為 \(r_k\) 的像素個數。在實踐中，經常用乘積 \(MN\) 表示的圖像像素的總數除它的每個分量 ...

對於輸入像素點r和輸出像素點s都在灰度級 [0,L-1]之間，r = 0 代表黑色， r = L - 1代表白色。對於r和s的變換形式為： r和s滿足一下條件： 利用反函數來從s推r時，有以下 ...

原理： 直方圖均衡化首先是一種灰度級變換的方法： 原來的灰度范圍[r0,rk]變換到[s0,sk]變換函數為：s=T(r); 為便於實現，可以用查找表（look-up table）的方式存儲，即：原始的灰度作為查找表的索引，表中的內容是新的灰度值。 其次，直方圖均衡化是圖像增強的一種 ...

首先，直方圖均衡發展到現在，以及有許多版本，比如CLAHE，筆者在這里先只寫自己如何實現最普通的HE。 實現直方圖均衡前，需要先實現直方圖統計。 直方圖統計就是統計一副圖像中各灰度級的像素數量，比如： FPGA實現： 首先，需要一個RAM來存儲統計的數據，數據位寬視圖像大小而定 ...