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 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] 根据香农定理关于信息熵的定义:

G=imread('aini555.jpg'); I=rgb2gray(G); J=histeq(I); %直方图均衡化,这一个函数就可以做到均衡化的效果 figure, subplot(),imshow(uint8(I)); title('原图') subplot(),imshow(uint8(J)); title('均衡化后') figure, subplot(),imhist(I,); title('原图像直方图'); subplot(),imhist(J,); title('均衡化后的直

原理: 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. 目的是在得到在整个灰度级范围内具有均匀分布的图像. 所以,当输入:直方图H(r)[此处指每个灰度级占有的像素数]

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

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 close all clc I=imread('peppers.png'); subplot(

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,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

步骤: 统计原图像素每个像素的个数 统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数 家里灰度级得映射规则 将原图每个像素点的灰度映射到新图 代码: clear all I=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩色图像文件 imshow(I)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组 imwrite(I_gray,'1_

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的.该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF)(严格来说是呈正比例关系).然而HE是对图像全局进行调整的方法,不能有效地提高局部 对比度,而且某些场合效果会非常差.如: 上述原图和HE结果图的直方图分别为: 因为从原图的直方图中求取的映射函数(CDF)形状为: 将它作用于原图像会导致直方图被整体右移,没有充分利用整个灰度动态范围. 为了提高图

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

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

#include <iostream> #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "math.h" using namespace std; using namespace cv; //绘制1维直方图 Mat draw1DHistogram(Mat histogramMat) { double maxVal = 0, minV

直接上代码: #include <Windows.h> #include <iostream>// for stand I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <cmath

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV和NumPy对直方图进行均衡化处理. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >,对于本节的内容,建议直接参考维基百科直方图均衡化,只需看下页面最后的两幅图就能懂了. 本文内

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

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

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. // #ifndef hEqualization_h #define hEqualization_h #includ

直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用.一些拍摄得到的图片,我们从其直方图可以看出,它的分布是集中于某些灰度区间,这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高.所以,对于这类图像,我们可以通过直方图均衡技术,将图像的灰度分布变得较为均匀,从而使得图像对比度增大,视觉效果更佳. 直方图均衡化的代码实现有以下几个步骤: 遍历全图,先统计每个灰度级下的像素点个数(为此我们开辟了256大小的数组): 计算每个灰度级的像素点占总像素的点的比例: 按照第二步求出的比例重新计算每个灰度级下的新的灰度值,即均衡化