直方图反映了图像的清晰程度,当直方图均匀分布时,图像最清晰。 由此,我们可以利用直方图来达到使图像清晰的目的。 二.直方图均衡化 1.定义 通过原始图像的灰度非线性变换,使其直方图变成均匀分布,以增加图像灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度,使图像变清晰的效果。 2.图像灰度变换函数条件 ①对0≤r≤1,s...
可以看出该像素对应的灰度值在整幅图中的个数越多,变换后的灰度值就越大。 本来像素12和像素13只相差1,直方图均衡化之后,变为了76和156,对比度显著变大,之所以会这样,就是因为像素13比像素12的灰度值个数多,并且多的不是一个量级。 但是由于直方图均衡化是递增的,对于原来像素11和像素12只相差1,直方图均衡化...
(3)直方图均衡化 J=histeq (I, hgram ) 实验内容: 1、显示图像“bacteria.tif”的灰度直方图和灰度等值图; 2、对给定图像“pout.tif”进行灰度变换、增强对比度,显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图; 3、对给定图像“pout.tif”进行直方图均衡处理,显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图; 三、实验报告...
fromPILimportImagefrompylabimport*fromnumpyimport*defhisteq(im,nbr_bins =256):"""对一幅灰度图像进行直方图均衡化"""#计算图像的直方图#在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed=True...
彩色图像直方图均衡化是一种图像处理技术,用于增强图像的对比度和细节。它通过将图像的灰度值映射到一个新的范围,使得所有像素的灰度值都集中在一个较小的范围内,从而提高图像的视觉效果。 以下是一个简单的Python代码段,用于实现彩色图像直方图均衡化: ```python import cv2 import numpy as np def histogram_equal...
对于一张灰度图(即常见的只有一个通道,像素值介于0~255的黑白图),可以通过遍历每个像素的像素值,统计其中像素值等于0,等于1,等于2,等于3···一直到等于255的像素个数,然后把像素值作为横坐标,像素个数作为纵坐标,就可以绘制一张像素值分布图,该图即为对应灰度图的直方图。如下图所示 ...
直方图均衡化 定义 公式 略微证明 计算步骤 matlab实现 直方图均衡化 定义 当直方图中像素值集中在狭窄的灰度级范围内或分布极不均匀时,图像呈现较差的对比度。直方图均衡化的目的就是将直方图的灰度级概率分布变换为均匀分布。(如下图所。注意,p(x)是概率密度函数,P(x)是概率分布函数) ...
1、直方图均衡化基本原理 2、直方图均衡化方法实现步骤 3、直方图均衡化方法具体实现 一、DIP课程课业打卡四 1、已知有一张4行5列的灰度图,灰度值的范围在0-9之间。 按以下步骤进行直方图均衡化算法的计算 步骤1、求直方图(灰度0到灰度9的像素个数依次为) :___ 、___ 、___ 、 ___ 、 ___ 、 ___...
1、 熟悉灰度直方图的概念及计算方法; 2、 熟悉直方图均衡化的计算过程; 3、 计算并绘制图像直方图,实现直方图均衡化。 2.Experiment Content: 学习使用函数 imhist, histeq, bar, stem, plot, imadjust,及title, axis, set等描述图像工具。 3.Experiment Principle: ...
由公式\(8\)可以知道,均衡化后各像素的灰度级 \(s_k\) 可直接由原图像的直方图算出来。需要说明的是,这里的 \(s_k\) 也是归一化后的灰度级,其值在 \(0\) 到 \(1\) 之间;有时需要将其乘以 \(L-1\) 再取整,使其灰度级范围在 \(0\) 到 \(L-1\)...