灰度级的直方图描述了一幅图像的基本概貌，用修改直方图的方法增强图像是实用而且有效的方法之一。 直方图的定义： 灰度级的直方图是什么？ 就是反映一幅图上灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系。如直角坐标系中，横坐标表示一幅图灰度的等级（灰度级），纵坐标表示某个特定等级的灰度在该幅图像上出现的次数（概率）。假设某个图片的灰度级r的范围为0到1（r=0表示黑，r=1表示白），某个灰度出现的概率为Pr(r)
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2024-08-15 14:24:17
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基于FPGA的视频图像直方图均衡 图像处理 图像增强 VGA对比度增强CLAHE 本设计是基于FPGA的视频图像直方图均衡，实现的效果是可以实时地将摄像头采集的图像进行直方图均衡，具体过程是FPGA控制摄像头采集环境图像，然后数据一路送给SDRAM缓存，另一路放到直方图均衡模块，接着从SDRAM读取出缓存的数据也送到直方图模块进行均衡，最后将直方图模块的输出通过VGA进行显示。 第一张图：将摄像
一、引言在《数字图像处理：局部直方图处理（Local Histogram Processing） 》介绍了基于像素的邻域进行直方图均衡或直方图匹配，这种局部直方图处理方式克服了在前面章节《《数字图像处理》直方图均衡学习总结+感悟》、《数字图像直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)处理》介绍的全局直方图均衡处理和直方图匹配的一些问题，但局
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2024-10-22 08:28:13
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文章概述 这篇文章来自 CVPR 2019。文章提出了一种新的端到端图像增强网络，该网络没有像以前那样直接学习图像到图像的映射，而是在网络中引入中间光照，将输入与预期的增强结果相关联，从而增强了网络从经过专家修饰的输入/输出图像对学习复杂的摄影调整的能力（没有直接学习图像到图像的映射，而是设计网络，首先估计用于建模各种光照条件的图像到光照的映射，然后使用光照
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2024-05-28 21:57:42
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本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像 ...
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2020-11-09 11:07:00
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本文主要阐述了本次作业中解决的四个问题，分别是灰度处理，直方图均衡化-
原创
2022-08-18 17:45:05
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灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
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2019-09-10 11:47:00
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// enforce.cpp : Defines the entry point for the console application.
// #include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include
#include
int ImageStretch
文章目录直方图一、直方图的计算，绘制与分析1.统计直方图1.1 用openCV统计直方图1.2 用Numpy统计直方图2. 绘制直方图3.使用掩模二、直方图均衡化1.用Numpy进行直方图均衡化2.用OpenCV进行直方图均衡化3. CLAHE有限对比适应性直方图均衡化三、2D直方图四、直方图反向投影1.Numpy中的算法2. OpenCV中的算法 直方图原理：通过直方图可以对整幅图像的灰度分布
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2024-04-30 17:23:54
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基于Python讲述直方图规定化公式推导及代码实现
1. 概述¶
所谓直方图规定化，就是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 理想情况下，直方图均衡化实现了图像灰度的均衡分布，对提高图像对比度、提升图像 亮度具有明显的作用。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
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2024-01-06 16:59:57
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## 图像预处理直方图规定化实现流程
### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入必要的库来处理图像和绘制直方图。在Python中，我们可以使用OpenCV和Matplotlib库来完成这个任务。
```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
```
### 2. 加载原始图像
我们需要加载原始图像并将其转换为灰度图像。这将使我
原创
2023-10-25 17:43:37
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直方图均衡化又称为灰度均衡化，是指通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上有近似同样的像素点的输出图像。在经过均衡化处理后的图像中，像素将尽可能占尽可能多的灰度级而且均匀分布。对于一般的灰度图片来说。灰度级变化范围为0～255.为了计算方便，将灰度范围变为0～1。且连续。连续这个地方一定要注意，这意味着讨论某一个特定灰度级的出现概率是没意义的，这个过程称之为直方图归一化。归
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2017-08-11 13:41:00
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat src,s
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2018-09-23 12:09:00
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之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]），它的输出结果可以被用到其它任务中，
直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用。一些拍摄得到的图片，我们从其直方图可以看出，它的分布是集中于某些灰度区间，这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高。所以，对于这类图像，我们可以通过直方图均衡技术，将图像的灰度分布变得较为均匀，从而使得图像对比度增大，视觉效果更佳。直方图均衡化的代码实现有以下几个步骤：遍历全图，先统计每个灰度级下的像素点个数（为此我们开辟了256大小的数组）；计算每个灰度
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2024-09-03 13:40:45
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直方图规定化原理：所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像
原创
2023-01-12 14:50:02
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直方图规定化就是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。所以直方图修正的关键就是灰度映像函数。 直方图规定化是用于产生处理后有特殊直方图的图像方法。 直方图均衡化能自动增强图像的整体对比度，但是往往结果难以受到控制。实际中常常需要增强某个特定灰度值范围内的对比度或使图像灰度值的分布满足特定需求。这个时候使用直方图规定化会有较好的结果。 直方图规定化就是要调整原始图像的直方图去逼近
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2024-01-17 06:57:49
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直方图是图像的最基本的统计特征，事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。1.直方图的定义：2.直方图的均衡化：实验步骤①读入图像②将读入的彩色图像转化为灰度图像③对图像进行直方图均衡化 b=histeq(a);④绘制均衡化前后的图像及其直方图，作一幅子图，两行两列4幅图的第1幅 subplot(2,2,1);⑤将原图像直方图显示为64级灰度...
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2021-06-17 13:51:23
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直方图是图像的最基本的统计特征，事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。1.直方图的定义：2.直方图的均衡化： 实验步骤①读入图像 ②将读入的彩色图像转化为灰度图像 ③对图像进行直方图均衡化 b=histeq(a); ④绘制均衡化前后的图像及其直方图，作一幅子图，两
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2022-02-23 16:05:36
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## 直方图规定化
### 什么是直方图规定化？
直方图规定化（histogram specification）是一种图像处理技术，用于将一幅图像的直方图映射到另一幅图像上。直方图规定化的目的是使得两幅图像的直方图具有相似的形状，并且通过这种映射关系，可以将一幅图像的视觉特性应用到另一幅图像上，从而达到某种特定的目标。
直方图规定化在许多领域中有着广泛的应用，如图像增强、图像匹配和图像合成等
原创
2023-11-18 07:31:09
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