计算直方图: get_histogram() sk_data[256]: 保存了灰度映射表 计算概率 Prk 和 灰度映射 Sk : get_sk_value() P_r(r_k) = \frac{n_k} {MN} 其中n_k 就是直方图中,灰度值出现的次数;MN是图片宽度与高度的乘积。 S_k = (L - 1)\sum_{j=0}^kP_r(r_j) 用get_CDF()实现 把计算得到...
函数:retavl=cv.compareHist(H1,H2,method)H1:第一张图像的直方图H2:第二章图像的直方图直方图需要时同一种方式进行归一化后的,否则因为图像尺寸不同,灰度值多少也不同method:比较方法cv.HISTCMP_CORREL0相关法cv.HISTCMP_CHISQR1卡方法cv.HISTCMP_INTERSECT2直方图相交法cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA3巴氏距离法retavl:...
这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知均衡化函数,那么就可以恢复原始的直方图,并且计算量也不大。 这种方法的一个缺点是它对处理...
hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 ); // 计算直方图 histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 ); cvZero(histimg ); cvCalcHist( &src, hist, 0, 0 ); // 计算直方图 cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 ); // 只找最大值 cvConver...
2 变换获得最好的可视化结果,并解释结果图像之间产生差异的主要原因。 (2.a) 编写一个计算图像直方图的程序。 (2.b) 实现在3.3.1节中讨论的直方图均衡化技术。 (2.c) 对图3.8(a)进行直方图均衡化增强。 注:本实验报告中至少应包括:原始图像,原始图像的直方图,直方图均衡化变换函数图,增强后的图,增强后图像...
C语言实现BMP图像处理（直方图均衡化）C语⾔实现BMP图像处理（直⽅图均衡化）本⽂实例为⼤家分享了C语⾔实现BMP图像直⽅图均衡化处理的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 计算步骤：1）统计各灰度值的概率；2）计算了累积概率直⽅图（CDF）；3）取整扩展：Tk = int[ (L-1)*Tk];#include <...
MATLAB生成的灰度直方图 叮咚~ 直方图均衡化来咯! 直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种增强图像对比度(Image Contrast)的方法,其主要思想是将一副图像的直方图分布变成近似均匀分布,从而增强图像的对比度。直方图均衡化虽然只是数字图像处理(Digital Image Processing)里面的基本方法,但是其作用很强大,是一种很经典...
数字图像的直方图均衡化是常用的图像增强方法,因为均衡化是自动完成的,无需人工干预,而且常常得到比较满意的结果。下面的程序是利用OPENCV提供的函数,实现这个功能。需要OPENCV B4.0的支持,在VC6下编译通过。 // // perform histgram equalization for single channel image ...
原理: :首先建立一个256级的亮度数组,然后取出图像中的每一个像素的亮度值,再将亮度数组对应亮度级的统计值加1,最后根据各亮度级的统计值计算出对应的概率. 1.添加头文件, 并定义相关宏和结构体 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<jpeglib.h>#defineJpegStdError jpeg_std_error...
calcHist( ,// 要计算图像的 1,// 只计算一幅图像的直方图 channels,// 通道数量 cv::Mat(),// 不使用掩码 hist,// 存放直方图 1,// 1D直方图 histSize,// 统计的灰度的个数 ranges);// 灰度值的范围 returnhist; } cv::Mat getHistogramImage(constcv::Mat ) ...