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
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2024-04-27 19:02:13
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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
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2024-03-08 21:07:52
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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
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2024-05-08 14:21:53
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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
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2024-04-17 08:04:22
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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
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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);
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2024-07-08 23:01:11
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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
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2024-08-09 10:17:34
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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
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2024-08-29 17:35:17
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1、用途图像增强，提高对比度2、背景与原理1）直方图的定义： 由各个可能的灰度级出现的个数 / 概率所组成的图形2）对比度增强原理不同类型的图像的直方图具有不同的特点，特征如下表所示：图像类型直方图分量集中区域暗图像灰度级低端亮图像灰度级高端低对比度灰度级中部（较窄）高对比度整个可能的灰度级区间（较宽）3、模型建立符号意义p灰度级 r 出现的概率n灰度级为 r 的像素个数k图像中可能的灰度级T直方
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2024-04-27 10:05:13
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目录0 原理 1 统计直方图 2 绘制直方图 3 使用掩膜0 原理什么是直方图呢？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255），y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。直方图其实就是对图像的另一种
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2024-04-02 13:44:13
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图像直方图（histogram）是图像的统计学特征，常用于了解图像的基本特征以便分析。不过图像的直方图不具有空间特征。图像的灰度直方图（histogram），就是将图像转化成灰度图像之后，统计各个像素点的灰度值，绘制成直方图，其横轴是灰度值（0，255），纵轴是该灰度值所对应的像素的数目。对灰度直方图做积分=图像的size。灰度直方图1 def plt_hist(img):
2 plt.h
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2023-08-01 15:27:46
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什么是直方图均衡化看一个图了解一下什么是直方图均衡化： 第一个图灰度都集中在左边，整体图像较暗 第二个图灰度都集中在右边，整体图像较亮 第三个图灰度都集中在中间，整体图像适中，但是雾蒙蒙的并不清晰 最后一个图是均衡化之后，让灰度相对均匀地占据各个灰度级，图片亮暗合理的同时也更清晰例题计算用个经典例子看一下计算：假设有一幅图像，共有64×64个像素，8个灰度级，各灰度级概率分布见下表：：灰度级，比如
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2024-04-12 10:40:44
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灰度直方图均衡化是一种常用的图像处理技术，旨在改善图像的对比度，使其更具可读性。在这篇文章中，我将详细描述如何使用Python实现这一技术，并涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及扩展部署等内容。
## 环境预检
首先，我需要确保我的开发环境能够支持所有必要的库和工具。这包括操作系统的版本、Python的版本以及图像处理库的安装。
以下是我的硬件配置：
| 硬件组件
Java灰度直方图均衡化是一种在图像处理领域广泛应用的技术，它通过调整图像的对比度和亮度，使得图像的灰度分布更加均匀，从而提升图像的可视性。接下来的内容将详细介绍如何在Java中实现灰度直方图均衡化的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，您需要确保您的开发环境已准备好。以下是环境准备步骤的细节。
### 前置依赖安装
1. **
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);
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2013-09-15 18:45:00
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# Python灰度直方图均衡化
当我们处理图像时，常常会遇到图像对比度低的问题，这会使得图像的细节不清晰。灰度直方图均衡化是一种常用的图像处理技术，它可以有效地提高图像的对比度，使得图像的细节更加明显。在这篇文章中，我们将介绍什么是灰度直方图均衡化，并提供Python实现的代码示例。同时，我们将使用mermaid语法展示相关的序列图和饼状图。
## 什么是灰度直方图均衡化？
灰度直方图均衡
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
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2023-07-13 07:18:50
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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
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2024-03-29 23:05:02
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在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。一：
目录1.Objectives:2.Experiment Content：3.Experiment Principle:4.Experiment Steps Result and Conlusion：5.Appendix（programs and images）： 1.Objectives: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
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2024-08-04 13:15:07
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