直方图均衡化的计算过程
时间: 2023-09-26 16:10:29 浏览: 143
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法,其计算过程如下:
1. 统计图像中每个像素灰度级出现的次数,得到灰度级直方图;
2. 计算每个灰度级的累积分布函数(CDF),即从灰度级0到当前灰度级的像素数目占总像素数目的比例;
3. 将CDF映射到0-255的范围内,即将CDF值乘以255,并取整;
4. 将原图像中的每个像素的灰度值替换为对应的映射后的灰度值。
通过直方图均衡化,图像中原本灰度值分布较为集中的区域会被“拉伸”到更广泛的灰度值范围内,从而增强了图像的对比度。
相关问题
自适应直方图均衡化的计算过程
自适应直方图均衡化(AHE)是一种用于图像增强的技术,可以增强图像中的低对比度区域,同时保留图像中的细节。AHE的计算过程如下:
1.将图像分成多个重叠的小区域。
2.对每个小区域进行直方图均衡化,使得该区域内的像素灰度值分布更加均匀。
3.在进行直方图均衡化时,使用该区域周围的像素信息来调整直方图的均衡化过程。这样可以避免区域边缘的局部对比度增强过于剧烈,从而保留图像中的细节。
4.将所有小区域的均衡化结果拼接起来,得到整幅图像的AHE结果。
总之,AHE通过将图像分成多个小区域,并结合周围像素信息进行直方图均衡化,从而实现对整幅图像的增强。
详细说明直方图均衡化算法过程
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的算法,其过程如下:
1. 统计像素值的频率:遍历整幅图像,统计每个像素值出现的频率,得到像素值与其出现频率的直方图。
2. 计算像素值的累积分布函数:将直方图进行归一化处理,计算像素值的累积分布函数(CDF)。
3. 将像素值映射到新的像素值:将CDF进行线性变换,得到新的像素值映射表。
4. 将像素值映射到新的图像中:遍历整幅图像,将每个像素值根据新的像素值映射表,映射到新的图像中。
5. 输出增强后的图像:得到新的图像后,输出增强后的图像。
通过直方图均衡化,可以使得图像的对比度增强,细节更加清晰,但同时也可能会使得图像的噪声增强,因此需要根据实际情况进行调整。