上课的时候很不理解为什么累积分布函数可以实现均衡化，百度了很久终于搞懂了，记录一下自己的理解，希望能帮到以后的人下面没有数学公式推导，希望能帮大家能从图形的角度去理解直方图均衡化的过程 （电脑作图太麻烦了，我直接手画，请谅解哈哈）直方图均衡化过程首先，先摆出直方图均衡化的计算过程得到原始图片的灰度直方图得到各个灰度级对应的概率密度函数通过概率密度函数得到累积分布函数累计分布函数乘以255，得到每一
直方图均衡化一、定义及作用定义：直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。作用：直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。二、理论原理1、映射函数的条件为了将原图像的亮度范围进行扩展，需要一个映射函数，将原图像的像素值均衡映射到新直 方图中，根据直方图的定义，这个映射函数有两个条件
数字图像处理第三版，冈萨雷斯图像处理基础(8)：图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配） 直方图规定化，又叫直方图匹配。理想情况下，直方图均衡化实现了图像灰度的均衡分布，提高了图像对比度、提升了图像亮度。在实际应用中，有时并不需要图像的直方图具有整体的均匀分布，而希望直方图与规定要求的直方图一致，这就是直方图规定化。通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图，把图像变换
关于直方图均衡化，网上文章很多，但是这篇文章是最容易看懂的。 直方图均衡化的作用是图像增强。 有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。 第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的
文章目录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）由于直方图中概率较小的灰度级合并为更少的几个或一个灰度级内，从而降低了图像的灰度级分辨率，且某些细节信息处于概率
作者：zhanlijun 针对这个问题参考了wiki的解释： http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling。归一化后有两个好处：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度”。 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？斯坦福机器学习视频做了很好的解释： https://class.c
1、直方图归一化： 把直方图上每个属性的计数除以所有属性的计数之和，就得到了归一化直方图。之所以叫“归一”，是因为归一化直方图的所有属性的计数之和为1，也就是说，每个属性对应计数都是0到1之间的一个数（百分比）。  
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2023-10-23 19:21:32
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计算频数：给定一个序列t：hist = {}for x in t:hist[x] = hist.get(x,0)+1得到的结果是一个将值映射到其频数的字典。将其除以n即可把频数转换成频率，这称为归一化：n = float(len(t))pmf = {}for x, freq in hist.items():pmf[x] = freq/n 绘制直方图：Vals, freqs = hist.
原创
2023-05-18 15:52:21
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直方图可以反映图片的整体统计信息, 使用函数 CalcHist() 实现. 但CalcHist() 统计出的数量信息和图像
1 直方图灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值，\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数。在实践中，经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量来归一化直方图，通常 \(M\) 和 \(N\) 是图像的行和列的位数。因此，归一化后的直方图由 \(p(r
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2023-10-05 21:46:26
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本次要记录的内容的是有关于图像直方图的一些操作：直方图均衡化、直方图比较。直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。对于一幅图像来说，它的直方图形状是取决于图像的灰度级和像素的数量关系，那么如果我们对图像的直方图进行操作，同样的就会反映到原图像中。 每幅图像的直方图形状可能都有不同，如果直方图的峰集中在直方图的左侧，那么图像显示出来就是偏暗的，如
直方图增强是调整图像直方图到一个预定的形状，例如，一些图像由于其灰度分布集中在较窄的区间，对比度很弱，图像细节看不清楚，此时，可以采用图像灰度直方图均衡化处理，使得图像的对比度增大，加大图像的动态范围，扩展图像对比度，使得图像清晰，特征明显。直方图： 图像直方图是用来表达一幅图像灰度级分布情
直方图均衡化的作用是图像增强。有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数
一、直方图 直方图就是之图像中各像素的统计值。反映图象中每种灰度出现的频率。直方图的性质： 1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。 2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。&
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2023-06-16 16:18:44
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本次案例将为大家介绍直方图计算和直方图均衡化，直方图的计算非常有用，在很多场合下都可以用上，不仅仅是在图像的灰度值上，还可能是在图像的其他特征上；图像的均衡化在图像预处理时经常被用到，它可以增强对比度，使得像素强度分布范围更广。1、原理直方图计算：直方图均衡化：学习OpenCV:2、代码实现程序功能：①输入一张图片，分解图像的三个通道，对三个通道进行直方图计算，并显示出来②分解图像的三个通道，对三
# 如何实现 Python 归一化直方图
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用 Python 实现归一化直方图。在本文中，我将为你提供一系列步骤，并提供每一步所需的代码，并对代码进行注释以说明其作用。
## 步骤概览
在开始编写代码之前，我们需要先明确整个过程的步骤。下面的表格展示了实现 Python 归一化直方图的步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
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原创
2023-08-14 05:35:22
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讲解直方图均衡化之前，先解释一下图像的统计直方图与累加概率。1. 统计直方图，就是统计图像中每一个像素值的个数。比如对于8位的图像，每一个像素点的像素值取值范围是0~255，那么其统计直方图就是统计0~255中所有像素值在图像中的个数，比如0像素值有几个点、1像素值有几个点、2像素值有几个点......像素255有几个点，如下图所示：2. 像素的概率，也就是该像素值的统计直方图值(像素数)除以图像
直方图均衡化是基于灰度直方图的图像增强的一种方法，还有另外一种方法是直方图规定化。均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的的形式，将一非均匀灰度概率密度分布图像，通过寻求某种灰度变换，变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。具体原理如下：1、连续灰度级：假定：r代表灰度级，P(r)为概率密度函数。r值已经过归一化处理，灰度值范围在[0,1]之间。r与P(r)之间的关系如下： &nb
skimage用于图像的直方图均衡化的函数有两个，分别是equalize_hist和equalize_adapthist函数，本文详细介绍了这两个函数。equalize_hist函数语法： equalize_hist(image, nbins=256, mask=None)类型： skimage.exposure.exposure模块中的函数，返回直方图均衡化之后的图像。输入参数：参数名：i
图像增强及直方图处理简介 直方图规定化属于图像增强技术的一种图像增强目的是改善图像的视觉效果，便于对图像的分析和处理，其包括直方图处理、空域滤波、频域滤波等方法。直方图处理是指根据图像的灰度分布特点，经过变换和处理以改变原有直方图形状，也就是仅将灰度（色深值）做映射，新图像中像素的灰度（色深值）取决于原图像中该像素的灰度（色深值），其包括灰度图均衡化和灰度图规定化。 文章目录图像增强及直方图处理简
