直方图均衡化计算公式
时间: 2023-09-22 09:09:52 浏览: 181
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法,可以通过重新分布图像像素值来实现。计算公式如下:
1. 首先,计算图像中每个像素值出现的频次,形成原始图像的直方图。
2. 计算每个像素值在原始直方图中的累计分布函数(CDF),表示为CDF(i)。CDF(i)可以通过累积所有小于等于i的像素频次来计算。
3. 然后,将CDF归一化到[0,255]的范围内,使用以下公式计算均衡化后的像素值:
均衡化后的像素值 = round(CDF(i) × (L-1))
其中,L为像素值的灰度级数(通常为256)。
4. 对图像中的每个像素应用均衡化后的像素值。
这样,通过直方图均衡化,可以使得图像的像素值分布更加均匀,从而增强图像的对比度。
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自适应直方图均衡化的公式
自适应直方图均衡化是一种图像增强的方法,其公式如下:
1. 将原始图像分成若干个大小相同的子图像;
2. 对于每个子图像,计算其直方图;
3. 计算每个子图像的累计分布函数;
4. 将每个子图像的累计分布函数映射到均衡化的累计分布函数上,得到每个子图像的均衡化函数;
5. 对于每个子图像,使用其对应的均衡化函数对其像素值进行均衡化。
其中,第4步中的累计分布函数可以使用以下公式计算:
$CDF_i(k) = \sum_{j=0}^{k} \frac{hist_i(j)}{N_i}$
其中,$i$ 表示第 $i$ 个子图像,$k$ 表示像素值,$hist_i(j)$ 表示第 $i$ 个子图像中像素值为 $j$ 的像素个数,$N_i$ 表示第 $i$ 个子图像中的像素总数。
自适应直方图均衡化公式
自适应直方图均衡化(Adaptive Histogram Equalization, AHE)是一种用于图像增强的方法,它能够增强图像的对比度,同时保持图像的整体亮度和色彩平衡。其基本思想是将图像分成若干个小区域,对每个小区域进行直方图均衡化,从而达到全局的直方图均衡化效果。其公式如下:
1. 将原图像分成若干个大小相等的小区域(例如 8×8、16×16 等)。
2. 对于每个小区域,计算其直方图,并进行直方图均衡化,得到均衡化后的小区域。
3. 将均衡化后的小区域拼接成新的图像。
具体的自适应直方图均衡化算法还包括了对每个小区域的大小、对比度增强程度等参数的控制,以及对边界处小区域的处理等。