原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 如有疑问或者版权问题,请移步原作者或者告知本人. 灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). 一维直方图的结构表示为         高维直

1.首先计算出一幅图像的直方图 //计算直方图 cv::MatND ImageHist::getHist(const cv::Mat &image){ cv::Mat im; if(image.channels() == 3) cv::cvtColor(image,im,CV_RGB2GRAY,0); else im = image; float r[2]; r[0] = 0; r[1] = 255; const float *ranges[1]; ranges[0] = r; cv::calc

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

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

1 直方图均衡化(Histogram Equalization)简介 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. 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

目标 在本节中, 我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度. 理论 考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围.例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上.但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素.因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说).这通常会提高图像的对比度. 我建议您阅读直方图均衡化上的Wikipedia页面,以获取有关它的更多详细信息.它很好地解释了示例,使您在阅读完之后几乎可以理解所有内容

1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

文章目录: 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 Contrast Limited HE 7.2 Adaptive HE 8 结果对比与openCV实现 1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

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. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

在讲算法之前,上一些前人的资料. http://coding-geek.com/how-shazam-works/ https://laplacian.wordpress.com/2009/01/10/how-shazam-works/ http://royvanrijn.com/blog/2010/06/creating-shazam-in-java/ 当然历史也有点久远了,如果你有心去百度一下 shazam 算法, 你会发现这类的博客也是不少的. 当然这显得我现在写这个,好像有点多余. 这里

05tue 乘以1.0使得int*int!=0 today:缩放 和计算机图形学关联 已知:currentdataset ask for:两个方向的缩放比例.保存路径.重采样方法(necessary)以输出图像为基准去循环(反算)去取原像素的方法 把参数传到类里里面:通过类的构造函数(需要接受)/定义一个静态全局变量(用之前赋值.声明) 变换在buffer中进行.rasterband readraster dataset in→dataset out(计算输出)→三层循环(波段循环别忘了) pr

早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点. OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但

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

收入囊中 lookup table 对照度拉伸 直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &

灰度拉伸也属于线性点运算的一种,也可以通过上一节的程序得到.但由于它在点运算的特殊性,所以把它单独列出来进行介绍. 灰度拉伸定义 如果一幅图像的灰度值分布在全等级灰度范围内,即在0~255之间,那么它更容易被区别确认出来. 灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算.它扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级范围内. 设f(x,y)为输入图像,它的最小灰度级A和最大灰度级B的定义为: A=min[f(x,y) B=max[f(x,y)] 我们的目标是按照公式   g(x, y)=pf(x,y

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.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.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

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