一般来说， 图像对比度的可用较为常见的两种方法进行增强处理， 分别为间接对比度增强方法是直方图拉伸方法和直方图均衡化 (Histogram Equalization， 简称 HE)方法。 对于直方图均衡化而言， 图像灰度改变的是通过累积函数来实现的，以此达到增强对比度的效果。 其基本的操作步骤的核心思路即， 对原始图像的非均质化拉伸处理，使其像素值间距扩张，均匀化各灰度范围的像素量。 这种方法也存
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2024-03-25 16:40:30
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今天主要学习阈值处理一、全局阈值阈值：阈值就是一个指定的像素灰度值的范围，假设阈值为0~255灰度值，阈值处理就是将图像中的像素灰度值与该阈值进行比较，落在该范围内的像素成为前景，其余的像素成为背景1.threshold*全局阈值
read_image(Image,'C:/Users/Desktop/code/data/codes.jpg')
rgb1_to_gray(Image, GrayIma
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2024-07-03 08:52:46
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OpenCV 学习笔记直方图（HIstogram）介绍直方图又称质量分布图，表示变量分布的统计图。可以将数据的概率分布精确地显示出来。通过将整个范围的数据区间分成固定数量的颜色值，然后计算在该颜色值的个数来创建直方图。 在图像中应用直方图即图像直方图，图像直方图拥有计算代价小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等优点。它用于表示图像的亮度分布，描绘了每个亮度值的像素个数，即变量为亮度值。 图像均衡化
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2023-11-23 12:18:43
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索引目录1.功能1.1直方图均衡1.2直方图匹配2.函数2.1 计算直方图2.2 直方图均衡化2.3 直方图匹配（规定化）2.4 直方图二值化2.5 直方图最值3.直方图的计算与绘制4.直方图对比5.直方图的反向投影6.局部直方图处理7.Demo参考 1.功能1.1直方图均衡低对比度图像具有较窄的直方图，且集中于灰度级的中部；高对比度图像的直方图分量则覆盖了很宽的灰度级范围。假如图像的灰度分布不
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2024-06-21 08:11:45
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直方图均衡化Tag内容描述：1、直方图均衡化的matlab实现 海南大学课程论文课程名称：数字图像处理 题目名称：直方图均衡化的matlab实现 学 院：信息科学技术学院 专业班级：2010级计算机科学与技术专业姓名：学号： 评阅意见评阅成绩评阅教师：2013年 月 日直方图均衡化的matlab实现摘 要直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的图像增强方法。为了使图像的灰度范围
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2024-08-20 13:06:39
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直方图均衡化直方图均衡化是将灰度值分布动态范围偏小的图像（如灰度值集中在直方图右部，此时图像过于明亮）扩大其动态范围，改变后的图像的灰度级数有可能降低。灰度统计直方图是一个1-D的离散函数，表达式为： 其中nk为在k灰度级上的像素点个数，L为总灰度级数，将其归一化有： 其中sk为图像的第k级灰度值，N为像素点总个数。在满足一定的条件下，s的累积分布函数为：
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2024-08-13 16:14:48
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据说，图像的直方图规定化比直方图均衡化用得更多，但是很奇怪的是OpenCV居然没有图像直方图规定化的源码！所以，我就有必要在OpenCV下写一个图像直方图规定化处理的函数，以方便将来使用。我在网上找了几个直方图衡化的源码，并基于OpenCV来改写这些源码，效果都不如MATLAB的histeq函数。最后，没办法，只好学习MATALB的histeq函数源码，并对其进行基于OpenCV1.x的改写。虽然
直方图均衡化是灰度图像变换的一个重要应用，它简单高效且易于实现，广泛的应用于图像增强中。图像的像素灰度变化是随机的，直方图的图像高低不齐，直方图均衡化就是使用一定的算法使直方图大值平和的方法。简单来说，直方图均衡化就是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法。均衡化处理后的图像近似均匀分布。均衡化图像的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了，因此原来灰度不同的像素
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2023-09-25 11:30:07
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大纲一、直方图均衡化数学原理介绍二、直方图均衡化使用实例 一、直方图均衡化数学原理介绍首先介绍图像直方图的概念，图像的直方图指的是以图像的灰度值（划分）为横轴，图像中所有像素中对应该灰度值（划分）出现的数目（也可归一化）作为纵轴，所构建出的一种直方图，它所描述的是图片整体范围内灰度值的分布情况。如果一张图片的灰度分布过于的集中，呈现出的对比度就较低，人眼难以分辨出，所以我们需要进行直方图均衡化，
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2023-12-18 21:31:18
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直方图均衡化的数学原理matlab 直方图均衡化随机变量函数的分布 直方图处理是一种灰度变换操作，可以提高图像对比度，进行图像增强，将较窄的图像灰度范围（低对比度）以一定规则拉伸至较大（整个灰度级范围内）的范围（高对比度）。暗图像中，直方图的分量集中在灰度级的低端，类似的，亮图像的分量倾向于灰度级的高端。目的是寻找变换函数，该函数产生均匀直方图输出图像，得到一幅灰度级丰富且动态范围大的图
这是数字图像处理课的大作业，完成于 2013/06/17，需要调用 openCV 库，完整源码和报告如下： 1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3 #include <stdio.h>
4 #include <stdlib.h>
5 #include <math.h>
一、直方图均衡算法原理前些日子有一个项目要求有去雾效果，调研了一下，发现图像增强算法其实多多少少都有一些去雾的效果，调研了三种算法分别是直方图均衡，RETINEX和暗通道先验三种，选择直方图均衡这种简单又效果不错的算法出来讲讲。一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数。h (rk) = nk其中rk区间[0,G]内的第k级亮度，nk是灰度级为rk的图像中的像素数。通常
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2024-06-28 18:19:55
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在图像处理领域，局部直方图均衡（CLAHE, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种能够显著提升图像对比度的技术。它通过在小区域内自适应地均衡直方图来减少过度增强的影响，解决了传统直方图均衡可能导致的对比度失真问题。本文将详细探讨如何在 Python 中实现局部直方图均衡，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩
# Python 局部直方图均衡化实现教程
在图像处理领域，局部直方图均衡化（CLAHE）是一种有效的方法，用于提高图像的对比度。今天，我将教你如何用 Python 实现这个过程。以下是实现的步骤及相关代码。
## 步骤流程
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入必要的库 |
| 2 | 读取输入图像 |
| 3 | 转换为灰度图像 |
|
原创
2024-10-31 11:03:10
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1.图像直方图均衡化 在opemcv中，实现图像直方图均衡化并不难，但如何理解却要花点时间。 所以在本课的开始，我们来先来了解一下图像直方图均衡化相关的知识话说回直方图，我们引入直方图，很大程度上是为了让我们可以根据直方图的形态，判断图像的质量，比如根据下图所示，会很快发现一张图片是过亮还是过暗 如果直方图偏暗，偏亮或者亮度过于集中，我们就要对直方图进行修整在数字图像处理中关于直方图的修
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2024-03-26 10:43:47
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直方图均衡化这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法
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2024-09-23 21:09:54
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直方图均衡化是一种简单而有效的图像处理技术，它旨在改善图像的视觉效果，使图像变得更加清晰和对比度更高。通过这种方法
原创
2024-09-30 15:47:45
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice1，如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度。 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象，即图像所有像素的灰度值分布不均匀，而是集中在某一特定的小区域，导致图像中的所有信息的灰
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2024-01-09 17:56:54
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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
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2024-03-25 17:31:20
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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
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2024-03-21 10:21:24
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