灰度直方图均衡化----python实现】的更多相关文章

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza…
在理解直方图均衡化的过程中,参考了一些书籍和博客,让人困惑的是,笔者对于直方图的理解还是停留在表面,并没有深入理解其内涵.因此,本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述,并给出其Python实现,最后对她背后所蕴含的一些科学思维,谈谈自己的一些看法. 什么是直方图? 对于一副灰度图像I,她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值,一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个(0,1,...,255).如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n,并对其进行归一化(n/N,N是所有灰度值出现次数的总和),这…
S0.6 直方图均衡化 直方图均衡化能提高图像的质量 累积直方图 这是后面均衡化所要知道的先验知识. 如果说直方图统计的是等于像素值的数量,那么累积直方图统计的就是小于等于像素值的数量 均衡化步骤 我们均衡化的目标就是把灰度直方图变得平坦,那么什么是最平坦的直方图呢?当然就是下图这样: 4X4的图像,每个像素有4个,按概率论的角度来讲,这是均匀分布. 我们一般用和概率相关的直方图来表示,像这样: 我们希望直方图都像均匀分布的直方图那样,可以换种思路:只要任何直方图的累积直方图像均匀分布的累积直方…
直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算 序号 运算 步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22…
原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原…
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  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写…
title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor…
from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(…
写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供…
实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转…