直方图均衡化计算列表是怎么计算的
时间: 2024-05-20 12:15:26 浏览: 8
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它的主要思想是通过重新分布图像像素的灰度级来增加图像的亮度和对比度。下面是直方图均衡化计算的步骤:
1. 计算原始图像的灰度直方图,即统计每个灰度级在图像中出现的次数。
2. 计算每个灰度级的累计分布函数(CDF),即将灰度级的出现次数累加起来并除以像素总数。
3. 计算每个灰度级的映射函数,即将CDF乘以最大灰度级并四舍五入得到的结果向下取整。
4. 将原始图像中每个像素的灰度级替换为其对应的映射函数值,得到均衡化后的图像。
需要注意的是,如果在计算映射函数时出现了两个或多个灰度级具有相同的CDF值,则将它们的映射函数设置为它们之前最小的映射函数值。这样可以避免均衡化后的图像出现灰度级的重复值。
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直方图均衡化计算公式
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。
简述直方图均衡化计算步骤。
直方图均衡化是一种用于图像增强的技术,其主要目的是增强图像的对比度。下面是直方图均衡化的计算步骤:
1. 统计图像的灰度级分布,即计算每个灰度级出现的次数。
2. 计算每个灰度级的累积分布函数(CDF),即计算低于或等于该灰度级的像素点占所有像素点的比例。
3. 计算映射函数,将每个输入灰度级映射到一个新的输出灰度级。这里采用的是线性变换,将CDF值乘以最大输出灰度级数,再向下取整。
4. 对原始图像进行像素级的映射,将每个输入像素的灰度级替换为相应的输出灰度级。
5. 输出经过均衡化处理后的图像。
通过直方图均衡化,可以使图像的对比度得到增强,从而更加清晰地显示图像细节,达到了图像增强的目的。