关于图像对比度【3】直方图均衡化的改进知道使用直方图均衡化可以调整图像的对比度，于是乎，我就欣欣然很高兴的用这种方法来调整对比度了，比如下面这张图：直方图均衡化之后：看到这里，你是不是有爆粗口的冲动？我的女神呢？怎么成这样了？？？？？为啥这张图直方图均衡化的结果这么烂呢？（其实不仅仅是这张图，对于绝大多数图片，直方图均衡化之后都匪夷所思），为啥呢？分析一下原因，原来这张图上有很大一部分面积是背景墙
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2024-03-12 15:32:50
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直方图均衡化算法原理与实现工作后，对原来学习的一些基本图像处理
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2024-04-01 20:03:33
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直方图是像素数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值是0~255。直方图如果按255个区分的话，统计出来的就是值为为0的有几个像素数，值为1的有机个像素数，这样的一张表。那么均衡化的意思就是，这样表要均衡，不至于值为0的有上万个像数，值为1的只有1 个。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方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的
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2024-04-28 08:36:34
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直方图均衡化属于灰度变换的一种，是直接对图像的各个像素进行操作。直方图均衡化能够增强图像的对比度，简单来说，直方图均衡化就是将集中在某一块区域的灰度值通过函数变换映射到新的像素区域。 直方图均衡化前： 直方图均衡化后：一、原理 通过公式推导可以证明，通过一个严格单调递增（有相等也不可以）的函数对待处理的图像做灰度变换，得到的新的灰度值会满足均匀分布。只要这个变换满足严格的单调递增，离散值也能有同
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2024-03-02 11:11:49
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直方图均衡化是一种图像处理算法，通过调整图像的灰度级分布，增强图像的对比度和细节。下面是直方图均衡化算法的基本步骤：统计原始图像的灰度直方图：遍历整个图像，计算每个灰度级出现的频次。计算累积直方图：对灰度直方图进行累加，得到每个灰度级及其之前所有灰度级的累积频次。计算映射函数：将累积直方图归一化到期望的灰度范围（通常是0到255），得到一个映射函数。应用映射函数：遍历原始图像，根据映射
原创
2023-10-26 08:41:29
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直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。我们来看一个灰度图像，让表示灰度出现的次数，这样图像中灰度为 的像素的出现概率是 是图像中所有的灰度数， 是图像中所有的像素数, 实际
通过直方图均衡化，图像的灰度级分布会更加平坦，从而增加图像的对比度。需要注意的是，直方图均衡化可能会改变
原创
2023-10-30 17:12:23
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目录直方图均衡化 图像直方图直方图的计算和绘制直方图对比反向投影模板匹配 直方图均衡化 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应用场景： 应用于图像增强处理。（灰度转换）void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)参数1，输入图像，需
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2024-05-23 22:28:09
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直方图均衡化与规定化（MATLAB实现）【实验目的】掌握对图像进行操作，实现图像的直方图均衡算法。 1、掌握求灰度图像归一化直方图方法 2、掌握灰度图像的直方图均衡算法 3、掌握对彩色图像进行直方图均衡的算法 4、掌握直方图匹配算法 5、掌握MATLAB的基本操作，计算直方图，并显示【实验原理】直方图均衡化(Histogram Equalization)： 把一个已知灰度概率密度分布的图像经过一种
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2024-04-23 16:21:08
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一. 直方图均衡化： 直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。 具体流程如下所示。其中S是总的像素数，Zmax是像素的最大取值(8位灰度图像为255)，h(i)为图像像素取值为 i 及 小于 i 的像素的总数。直方图均衡
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2023-06-13 21:01:36
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直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映原图中各种灰度值分布的情况。而直方图均衡化是为了增强图像整体的对比效果，增加灰度值的动态范围
原创
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2014-09-28 21:06:32
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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。归一化前的直方图：相
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2024-06-21 08:44:43
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结合 Gonzalez 的《数字图像处理》第 3.3.1 节，在这里总结一下直方图均衡的原理、具体实现及代码。直方图均衡直方图均衡（Histogram Equalization）是一种利用灰度变换自动调节图像对比度的方法，通过灰度级的概率密度函数求出灰度变换函数，它是一种以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。基本思想： 把原始图像的灰度分布直方图变换为均匀分布的形式（有展开直方图的趋势），扩大
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2024-04-07 15:47:22
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直方图均衡化（histogram equalization）一. 原理直方图均衡化是想要将聚集在某一区间内分布的灰度值，变为均匀的在所有区间内分布。为了达到这一目的，我们需要找出一个函数T，将r（原图像灰度）映射到s（新图像灰度）上。同时，由于不想将图像反转，我们需要保证函数单调不减（若需要逆运算，则要严格单调递增）设为r的概率分布函数，为s的概率分布函数，则两者关系如下 也就是说，这个函数现在要
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2024-04-03 21:13:50
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图像增强------对比度增强。对比度增强可以分为（1)直接对比度增强；（2）间接对比度增强。直接对比度增强可以分为线性变换，分线段线性拉伸，以及指数拉伸与对数拉升。间接对比度增强主要就要直方图均衡化。直方图均衡化的主要思想是：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
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2024-05-21 10:58:57
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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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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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1.直方图：数字图像在范围[0，G]内总共有L个灰度级，直方图为h(rK)=nkrK是去见[0，G]内的第K级亮度，nk是灰度级为rK的像素数。2.直方图均衡化：如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的
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2024-04-27 09:52:39
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一、前言 本篇主要针对牟新刚编著《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》中关于直方图均衡化算法的功能仿真验证。2020-03-15 10:43:27二、FPGA直方图均衡化算法原理 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都有近似相同的输出图像（即输出的直方图是均匀的）。在经过均衡化处理后的图像中，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布均匀。因此，
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2024-06-27 05:53:30
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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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