通过绘制原图和均衡化后的图像的直方图可以发现,经过均衡化后的图像直方图分布更加均匀。 代码语言:javascript 复制 代码清单4-8myEqualizeHist.cpp直方图均衡化实现4.#include<opencv2\opencv.hpp>5.#include<iostream>6.7.using namespace cv;8.using namespace std;9.10.voiddrawHist(Mat&hist,int type,string nam...
对于uint8类图像,G的值为255;对于uint16类图像,G的值为65535;对于double类图像,G的值为1.0。Matlab中的索引不能为0,因此r1r1相当于灰度级0,r2r2相当于灰度级1,如此等等,rLrL相当于灰度级G。其中,uint8类图像或者uint16类图像中G=L-1。通常,我们会用到归一化直方图,即使用所有元素h(rk)h(rk)除以图像中...
图像二值化"""importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp imgGray=cv2.imread("../img/img.jpg",flags=0)# flags=0读取为灰度图像 ret1,img1=cv2.threshold(imgGray,63,255,cv2.THRESH_BINARY)# 转换为二值图像,thresh=63ret2,img2=cv2.threshold(imgGray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 转换为...
目前较为常用的几个方法：伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化，对于图像对比度增强，都能取得不错的效果！本文将对每种方法 简单介绍一下，并借助于 Python 、OpenCV 进行代码实现，提前说一下哈，下面处理的图像对象都是单通道灰度图，不是三通道彩色图！1，线性变换 线性变换的原理是对所有像素值乘...
直方图均衡化 会使 像素级 跨度 更大,增加 像素级 的差别;像素权重分布更分散,增加图像整体的饱和度、对比度; 【像素分布集中时,看起来就是 一片白,或者一片黑 之类】 直观作用是 把像素权重大的灰度级进行 分割-拉伸-扩展,把像素权重小的灰度级进行 合并-压缩,进而使得 不同像素权重大致相同; ...
4-1、图像增强之灰度变换和彩色增强 图像的灰度变换 灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。1、灰度级的修正 通过记录装置把一景物变成一幅图像时，景物上每一点所反射的光，并不是按同一比例转化成图像上相应点的灰度的。靠近光轴的光要比远离光轴的光衰减得要少一些。1、灰度级的修正 灰度...
第四章图像增强与平滑 4.2直方图 4.2.1基本概念概率密度函数（ProbabilityDensityFunction(PDF)）：设r表示图像中像素灰度级，它可看作是一个随机变量。作归一化处理后，被限定在［0,1］之内。假定对每一瞬间它是连续的随机变量，那么就可以用pr(r)来表示原始图像的灰度分布。第4章直方图和灰度变换 第四章图像...
直方图均衡化(Histogram equalization)是一种常用的灰度变换方法。 基本原理 直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并,把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀...
在grayscale_histogram_equalization.py脚本中,我们将直方图均衡化应用于三个图像。 第一个是原始灰度图像。 第二个是原始图像,但是在我们已经向图像的每个像素添加35的意义上进行了修改。 第三个是原始图像,但是在我们已经从图像的每个像素中减去35的意义上进行了修改。 我们还计算了直方图均衡之前和之后的直方图。
第四章图像增强 ➢4.1灰度变换➢4.2直方图修正➢4.3图像平滑➢4.4图像锐化➢4.5伪彩色处理➢4.6图像增强实例 1 概述 图像增强方法 空域方法频域方法 效工图 基于像素的点处理 果，像更以增 “得强 好到的 基于模板的空域滤波像 ”，更 对具体 目的是 “应对 有用图 用来像 ”说进 的视行...