增强图像对比度是图像处理中的一个重要步骤,旨在提高图像中不同亮度区域之间的差异,使细节更加清晰和明显。对比度增强不仅可以改善图像的视觉效果,还在医学影像、遥感图像、计算机视觉等领域中具有广泛的应用。 1. 直方图均衡化 概述:直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种常用的全局对比度增强方法,通过重新分配图像的
官网https://docs.opencv.org/3.4.1/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html 我们来想象一下,一副图像的像素值都集中在某些特定范围之内。例如,明亮的图像,像素值都会很高。 但是一副好图像,像素值应该发布在图像所有区域。所以你需要把直方图横向拉升到2端(如下图),这就是直方图均衡化。通常情况,这种操...
图像识别工程开发中需要增强图像对比度,便于后续处理,接触到了CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization),记录一下其中的学习过程。 1.直方图均衡 1.1灰度直方图 灰度图中像素值的分布为0-255,以灰度值为横坐标,纵坐标为该灰度值对应的像素点数目/比例,则得到了灰度图像的直方图,体现的是图像中灰度的整体...
//直方图均衡化 Mat Histogramequalization(Mat src) { int R[256] = {0}; int G[256] = {0}; int B[256] = {0}; int rows = src.rows; int cols = src.cols; int sum = rows * cols; //统计直方图的RGB分布 for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols...
HE: histogram equalization 直方图均衡化 AHE: adapative histogram equalization 自适应直方图均衡化, 加了分块而已。 CLAHE: contrast-limited adapative histogram equalization 对比度受限的自适应直方图均衡化, 可用性最好。 直方图均衡化的作用是图像增强。
Lnton羚通「OpenCV-Python」教程：直方图均衡化 直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的对比度和亮度分布。它通过重新分配图像灰度级的像素值，使得图像的直方图在灰度范围内更加均匀，从而增强图像的细节和视觉效果。直方图均衡化可以提高图像的整体对比度和亮度分布。在均衡化后的...
直方图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…
importorg.opencv.core.Core;importorg.opencv.core.CvType;importorg.opencv.core.Mat;importorg.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;importorg.opencv.imgproc.Imgproc;publicclassHistogramEqualization{publicstaticvoidmain(String[]args){// 加载OpenCV库System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);// 读取图像Matsrc=Im...
Wikipedia page on Histogram Equalization: Masked Arrays in Numpy: Masked arrays - NumPy v1.21 Manualdocs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.html 有关对比度调整的问题:` 如何在C中的OpenCV中调整对比度? http://stackoverflow.com/questions/10549245/how-can-i-adjust-contrast-in-opencv-in-...
一旦图像被定义为一种数据类型,并能够访问该图像的灰度值(即像素),我们可能想得到一个不同灰度的概率密度函数,称为该图像的直方图(histogram)。图像直方图表示图像中各种灰度出现的频率。可以对直方图建模,使图像可以改变其对比度,被称为直方图均衡化(histogram equalization)。直方图建模对于以对比度变化的方式进行图像增...