昨天说了，今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化。并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化。 一、直方图均衡化概述(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是
直方图均衡化有以下几个好处：增强图像对比度：直方图均衡化可以通过重新分配像素值来增强图像的对比度。这可以使得图像中的细节更加清晰可见，从而提高图像的质量和可读性。均衡化图像亮度：直方图均衡化可以将图像的亮度均衡化，使得图像的整体亮度更加均匀，从而避免了图像中出现过亮或过暗的区域。提高算法效果：直方图均衡化可以改善图像的质量和可读性，从而提高了图像处理算法的表现。例如，在图像分割、目标检测和人脸识别
1.方法简介：直方图均衡化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
一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。[1] 根据香农定理
直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。
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
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）\[s=T(r)
\]设\(p_r(r)\)为r的概率分布函数，\(p_s(s)\)为s的概率分布函数，则两者关系如下\[p_s(s)=p_r
原理：直方图均衡化就是对整个图像的非线性对比度拉伸，使得灰度动态范围扩展到0到255。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值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（以原始灰度值
图像均衡化 图像均衡化是一种图像处理技术，它的目的是改善图像的对比度。 具体来说，对于一张图像，其直方图就是统计图像中各灰度级出现的次数的图像。通常情况下，图像的直方图会呈现不平衡的状态，即图像的某些灰度级出现的次数很多，而其它灰度级出现的次数很少。这样的图像在显示时，可能会出现对比度差的问题，使得图像看起来比较暗或者模糊。 图像均衡化就是对图像进行直方图均衡，
## Python彩色图像直方图均衡化
在数字图像处理中，直方图均衡化是一种常用的技术，用于增强图像的对比度。通过重新分布图像的像素值，直方图均衡化可以将图像的像素值范围拉伸到整个灰度级别范围内，从而提高图像的视觉效果。在本文中，我们将介绍如何使用Python对彩色图像进行直方图均衡化。
### 直方图均衡化原理
直方图均衡化的原理很简单：对图像的像素值进行重新分布，使得原始图像的累积分布函
1. 直方图均衡化介绍 自我感觉书上讲的很清楚，直接把截图贴上了。 在进行直方图均值化的过程如下 读入图像对每个通道分别统计像素值[0,255]出现的次数。对每个通道分别求像素值[0,255]出现的概率，得到概率直方图。对每个通道分别求像素值[0,255]概率的前缀和，得到累计直方图。对每个通道根据
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2022-06-27 19:49:22
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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灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。对于连续图像，我们用
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm直方图均衡化 如果一幅图像拥有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上，这样的图像具有更丰富的色彩，不会过暗或过亮。 下图展示了对一幅图像进行直方图均衡化前后的对比，左图是原始图像，比较暗；右图是均衡化后的图像，
以下是原博文贴出的代码，并做了一些修改。function [img2, func_T] = myHistogramEqualization(img)
img1 = double(img);
[r,c,l] = size(img1)%获取图像的高r和宽c
%统计图像中每个灰度级出现的次数
count = zeros(1,256);
for i=1:r
直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization.
图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使
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2023-08-27 16:26:30
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一、基本原理1.1直方图均衡化（一提高图像的对比度，二使像素值几乎成均匀分布的图像0表示黑，1表示白，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，增加许多图像的局部对比度，亮度可以更好的在直方图上分布。） 灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。设变量代表图像中的像素灰度级。在图像中，像素的
title: "Python实现图像直方图均衡化算法"date: 2018-06-12T17:10:48+08:00tags: [""]categories: ["python"]效果图代码#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib import pyplot as p
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值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分
直方图均衡化直方图均衡化（Histogram equalization）是一种常用的灰度变换方法。基本原理直方图均衡化的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，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。从而增大对比度，使图像清晰，达到增强的目的。直方图均衡化就
文章目录1、问题描述HSL空间下的图像，H（色相），色彩的基本属性，就是平常说的颜色名称，如红色，黄色等。S（饱和度），指的是色彩的纯度，饱和度
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2023-01-04 18:06:41
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