以下是一个使用OpenCV进行自适应直方图均衡化的代码示例: python import cv2 import numpy as np def apply_clahe(image): # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) # 应用自适应直方图均衡化...
直方图均衡化 是图像增强的一种重要方法,主要是提高图像 质量、清晰度、对比度; 均衡化的知识和方法如下: 直方图均衡化与对比度增强 直方图均衡化(HE) 自适应直方图均衡化(AHE) 限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) 自适应局部区域伸展(Local Region Stretch)直方图均衡化 算法目标 直方图趋势集中 表示 图像像素级大...
很明显,因为全局调整亮度和对比度的原因,脸部太亮,大部分细节都丢失了。 自适应均衡化就是用来解决这一问题的:它在每一个小区域内(默认8×8)进行直方图均衡化。当然,如果有噪点的话,噪点会被放大,需要对小区域内的对比度进行了限制,所以这个算法全称叫:对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limited Adapt...
上述的直方图均衡,我们考虑的是图像的全局对比度。 的确在进行完直方图均衡化之后,图片背景的对比度被改变了,在猫腿这里太暗,我们丢失了很多信息,所以在许多情况下,这样做的效果并不好。如下图所示,对比下两幅图像中雕像的画面,由于太亮我们丢失了很多信息。 为了解决这个问题, 需要使用自适应的直方图均衡化。 此时...
2)图像直方图: cv2.calcHist();( 3)图像均衡化: cv2.equalizeHist();( 4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算...
自适应均衡化就是用来解决这一问题的:它在每一个小区域内(默认8×8)进行直方图均衡化。当然,如果有噪点的话,噪点会被放大,需要对小区域内的对比度进行了限制,所以这个算法全称叫:对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)。
2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('0002.jpg',0)img1=cv2.equalizeHist(img)# 全局直方图均衡化 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8))# 自适应直方图均衡化 ...
OpenCV 自适应的直方图均衡化 自适应的直方图均衡化 整幅图像会被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”。然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化。如果有噪声的话,噪声会被放大。为了避免这种情况的出现要使用对比度限制。对于每个小块来说,如果直方图中的 bin 超过对比度的上限的话,就把 其中的像素点均匀分散...
是对数据进行统计的一种方法,图像直方图可以表示数字图像中的亮度分布。本文介绍了直方图的计算与绘图,直方图的均衡化Histogram Equalization和对比度受限自适应直方图均衡化CLAHE。 1.直方图的计算与绘制 同大多数图表一样,直方图显示出来也是两个坐标x和y下面的图。横轴x可设为强度,如范围0-255,表示图像的亮度从0到25...