在泛白缓和的图像中,均衡化会合并一些象素灰度,从而增大对比度。均衡化后的图片如果再对其均衡化,则图像不会有任何变化。 灰度直方图均衡化的算法,简单地说,就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理,求每种灰度的累积分布,得到一个映射的灰度映射表,然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。 经典的直方图均衡化...
均衡化方法中,使用直方图的累积分布函数作为变换公式: 其中, 实际上就是用某灰度级的累积概率来代替其原出现概率,得到映射后新的灰度值(累积概率乘以最大灰度值)。 举个例子来说: rk代表原图的八个灰度级;nk代表每个灰度级出现的频数;Prk代表每个灰度级出现的概率;Sk代表累积概率;Ps代表新图中rk所对应的出现概率。
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...
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减
绘制灰度直方图,实现直方图均衡化和直方图规定化1.1 算法原理(1)绘制灰度直方图灰度值直方图定义为数字图像中各个灰度级与其出现的频率的统计关系,可以表示为P(k)=nk
画出直方图如下: (a)原始图像直方图 (b)均衡化后直方图 **以下部分不用写在答题中。 其中: ① r、n中k = 0,1,…,7 ② pk(rk)= n/n,即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比,其中,在此题中n=64×64。 ③ ,即计算在本灰度级之前(包含本灰度级)所有百分比之和。
这段代码首先读取了一个MATLAB自带的图像,然后将其转换为灰度图,计算了灰度图的直方图,并进行了直方图均衡化处理,最后展示了原图和均衡化后的图像。
即,原8个灰度级变换后得到6个灰度级 (3)计算均衡化后的各灰度级像素数及概率(5分) n1=1000+500=1500 n11=1500 n21=2000 n31=2000 n41=1500+500=2000 n51=1000 列表: 灰度级 1 2 3 4 5 像素数 1500 1500 2000 2000 2000 1000 概率 0.15 0.15 0.2 0.2 0.2 0.1反馈...
假设有一幅100像素×100像素、8个灰度级的图像,各灰度级概率分布如下表所示,试写出将该图像直方图均衡化的具体过程和最后映射后的灰度级
直方图均衡化直方图反映了图像中各灰度的含量,它并不反映图像的空间信息,只展示具有一定灰度级的像素的数目或频数,通过对图像对应的直方图进行改变可以改善图像的质量。直方图均衡