实现图像直方图均衡化的变换函数为f(D)=D_mP(D) ,其中Dm为最大灰度值,P(D)为图像灰度的累积概率分布,试填写下表完成图像直方图均衡化计算。 相关知识点: 试题来源: 解析 原图像各灰度值出现的概率、累积概率分布P(D)、经变换所得灰度结果、经舍入处理而得的新的灰度值如下表所示: 原始灰度值 像素个数 ...
其中,n是图像中像素的总和,nk是灰度级为rk的像素的个数,L为图像中可能的灰度级总数。公式四中变换函数的离散形式为: 与连续形式不同,一般不能证明离散变换能产生均匀概率密度函数的离散值(为均匀直方图)。
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上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x, y)(x=0,1,2,…5;y=0,1,2,…,5),图中各点的值表示图像在该点处的灰度值。 (1)计算该图像的直方图; (2)对图像进行直方图均衡化(要求写出直方图均衡化的过程步骤);(3)写出均衡化后的直方图。 点击查看答案 第6题 下列关于直方图均衡化的叙述,...
利用OpenCV计算图像的灰度直方图,并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化(匹配)的原理及实现 图像的灰度直方图 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。
灰度直方图即将一张图的颜色统计出来,以8位灰度图像为例,每个像素的颜色灰度在0-255之间,现在需要统计出每个颜色在图像中出现的频次,横坐标为0-255,纵坐标为频次,或归一化后为概率(即将每个灰度值出现的次数除以总像素个数)。 以下图为例: 可以发现边缘处的灰度值出现的频次较少。可以用直方图均衡化方法来增强图...
1)统计每个灰度级像素点的个数 2)计算灰度分布密度 3)计算累计直方图分布 4)累计分布取整,保存计算出来的灰度映射关系 处理图片规格800*600 8位灰度单通道 原图 直方图均衡化 分析:本次实验中,我故意把原图调暗,进行直方图均衡化后可以明显感受到整幅图像亮度增大了,而且某些细节方面更加突出。