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
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
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
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，这样的图像将具有较高的对比度和较大的动态范围。直方图均衡可以很好地解决相机过曝光或曝光不足的问题。 一、MATLAB实现%-------------------------------------
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
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2024-01-04 23:42:52
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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
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
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
直方图是多种空间域处理技术的基础。仿图操作能有效地用于图像增强，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。訪图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此直方图成为实时图像处理的一个流行工具。在MATLAB中，我们使用imhist函数来显示一-幅图像的直方图。一.imhist函数imhist函数多用于根据导入的图像绘制直方图，应用范围较广，其基本语法是：
clear
clc
close all
img = imread('1.png');
img =rgb2gray(img);
% 获取各灰度级 对应的 个数 及在整个图像中所占的比例
temp =zeros(256,6);
[m,n] =size(img);
% 调整直方图均衡化后的灰度级上下限
top = 100;% 灰度级上限
low = 50;% 灰度级下限
if top -low>
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
直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法：原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r);为便于实现，可以用查找表（look-up table）的方式存储，即：原始的灰度作为查找表的索引，表中的内容是新的灰度值。 其次，直方图均衡化是图像增强的一种基本方法，可提高图像的对比度，即：将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大（整个灰度级范围内）的范围。目的是在得到在整
文章目录1.直方图均衡化2.直方图规定化 1.直方图均衡化对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化。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，会产生粗略的分类的视觉效果。 在MATLAB中，histeq函数用于直方图的均衡化。 实现代码如下clear
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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一．直方图均衡化处理1.自己编写代码实验直方图的均衡化。 代码：PS=imread('C:/Users/。。。/Ch05/lenna_rgb.tif');
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(PS)
title('输入的彩色JPG图像')
imwrite(rgb2gray(PS),'C:/Users/ark/Desktop/newwork/D
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用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。
直方图均衡化处理的“中心
@目录1.直方图均衡化2.直方图规定化1.直方图均衡化对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化。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，会产生粗略的分类的视觉效果。
在MATLAB中，histeq函数用于直方图的均衡化。
实现代码如下clear
clo
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
1、 直方图对于一幅图像的每个灰度级的像素个数进行统计，得到每个灰度级占整张图像的比例： n_k为灰度等级k的像素数量，N为整幅图像的像素数总和。 将各个灰度级的像素数量绘制为条形图就是直方图了2、 直方图均衡化一幅对比度较小的图像其直方图分布一定集中在一个比较小的灰度级范围内，想要更好多的展现图像的细节信息，可以对直方图进行均值化，使得各个灰度级的占比(大致)相同，这样就加大了图像的对比度。 直
算法
经典算法 下面以一幅3*2像素的简单图片（图C）为例，来说明灰度直方图均衡化的算法。 （图C） 图C的直方图： 百分位(Percentile)这一项。一般软件的百分位是 当前色阶的像素数量÷总像素数量，而Photoshop不同，Photoshop显示的是 当前色阶与前面色阶的所有像素数量÷总像素数量。因此图C色阶为100时的百分位就是(3+2)/6=5/6=
