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
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
为了讨论方便起见，以 \(r\) 和 \(s\) 分别表示原图像灰度和经直方图均衡化后的图像灰度，先把图像灰度值放缩到 \(0\) 至 \(1\) 之间。直方图均衡化，本质上是找一个变换函数 \(T\) 来实现灰度变换，使得各个灰度值的点数除了 \(0\)\[s=T(r) \tag{1}
\]式中，\(T(r)\)在 \(0≤r≤1\) 时，\(T(r)\)在 \(0≤r≤1\) 内有 \(0≤T
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
转载
2023-10-05 21:46:26
407阅读
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
目录一. 基本概念1.灰度直方图的定义2.灰度直方图的性质3.直方图与图像清晰性的关系二.直方图均衡化1.定义2.图像灰度变换函数条件3.直方图均衡化的计算过程三.直方图规定化1.定义2.直方图规定化的步骤：四.自适应直方图均衡化（AHE）1.定义2.缺点3.CLAHE 一. 基本概念1.灰度直方图的定义数字图像中各级灰度级与其出现的频数间的统计关系，可表示为： 且： 其中，k为图像的第k级灰度
关于图像对比度【2】直方图均衡化先说说什么是直方图，回想一下初中还是高中时代，好像数学课上讲过这个词，没错就是中学那个概念，直方图就是用来表征图像上像素值分布的柱状图。再直白一些，直方图就是统计图像上像素值为0的点有多少个，像素值为1的点有多少个，……，像素值为255的像素点有多少个。直方图均衡化，顾名思义，让直方图均衡，或者说让图像上的像素点分布均匀。就是让像素点在（0,9）之间的个数和在（10
图像的直方图：直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。它统计了每一个强度值所具有的像素个数。 直方图均衡化：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。是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 均衡化指的是把一个分布(给定的直方图)映射到另一个分布(一个更宽更统一的强度值分布)，所以强度值分布会在整个范围内展开。映射函数应该是一个累积分布函数(cumulative di
1，什么是图像的直方图。对于一张灰度图，该图的直方图就是占各个灰度值的像素点的个数的统计，直方图是图像的一种统计特性。如图1所示，该8 bit图的灰度范围是0-255，从直方图中可以很直观的看出各个灰度值的像素个数。 图1 左边一张灰度图，右边为该灰度图的直方图对于给定的灰度值r在上图中出现的概率可以表示成如下： 2，直方图均衡的数学原理 直方图均衡的主要目的是增强图片的对
本文只讲数字图像处理，即离散化后的公式，至于积分形式的分析，网上很多。 具体的数学推导可以参考这篇博客直方图均衡化。 如果想自己代码实现直方图均衡化，相关源代码可以参考(不使用api)使用C++实现彩色图像直方图均衡化的三种方法。 如果要直接使用opencv的api，直接一个函数搞定，用法如下：void equalizeHist(InputArray src,OutputArray dst)在实际
# Python绘制归一化灰度直方图
在数字图像处理中，直方图是一种常用的图形表示，它展示了图片中不同灰度级别的分布情况。通过归一化，可以让不同的图像直方图有可比性，尤其是在对比不同图像时。因此，了解如何用Python绘制归一化灰度直方图是非常重要的。
## 什么是直方图
直方图是对图像的像素值分布进行统计的一种工具。在灰度图像中，像素值的范围通常是0到255，表示从黑色到白色的所有灰度级。
首先考虑连续函数并且让变量r表示待增强图像的灰度级。假设r被归一化到[0,1]，且r=0表示黑色，r=0表示白色。对于连续函数，假设其变换函数为 （公式一）在原始图像中，对于每一个r对应着一个灰度值s。其中变换函数要满足以下条件：T(r)在[0,1]中为单值，且单调递增。当0<=r<=1时，0<=T(r)<=1。这样保证输出的灰度级与输
仿写：// 直方图均衡化.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//加载图片
IplImage* src= cvLoadImage("F:\\Opencv_picture\\05.jpg", 1);
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。一、实验目的1.直方图的显示2.计算并绘制图像直方图3.直方图的均衡化二、实验内容灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数
原创
精选
2023-03-02 11:47:19
490阅读
仿写： // 直方图均衡化.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include "opencv2/opencv.hpp"int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ //加载图片 IplImage* src= cvLoadImage("F:\\Opencv_picture\\05.jpg", 1);
转载
2013-09-15 18:45:00
176阅读
2评论
*图像的格式种类字节和uint2\单通道*自动阈值 auto_threshold dev_close_window () read_image (image, 'egypt1')// egypt1该图在halcon的安装路径的images文件夹下 C:\Program Files\MVTec\HALCON-10.0\images get_image_size (im
这篇博客是关于试用CImg库来实现灰度图和彩色图的直方图均衡化操作。感觉效果还不错，除了彩色图在均衡化时会有一定的色彩失真。C++代码实现：//
// hEqualization.hpp
// 直方图均衡化
//
// Created by Alala on 2017/3/20.
// Copyright © 2017年 Alala. All rights reserved.
//
#i
转载
2023-07-13 07:18:50
183阅读
灰度直方图即将一张图的颜色统计出来，以8位灰度图像为例，每个像素的颜色灰度在0-255之间，现在需要统计出每个颜色在图像中出现的频次，横坐标为0-255，纵坐标为频次，或归一化后为概率（即将每个灰度值出现的次数除以总像素个数）。以下图为例： &nbs
