简述直方图修正技术基本原理
时间: 2024-03-19 13:13:31 浏览: 44
直方图修正(Histogram Equalization)是一种图像增强方法,其基本原理是通过对图像像素的灰度值进行重新分配,使得图像的灰度级分布更加均匀,从而增强图像的对比度和清晰度。
具体而言,直方图修正技术的基本原理是:首先对图像的灰度值进行统计,得到其灰度直方图;然后根据直方图的分布情况,计算出一个灰度变换函数,将原图像中的每个像素的灰度值映射到新的灰度值上;最后,将新的灰度值赋给图像中的每个像素,得到修正后的图像。
在灰度变换函数的计算过程中,通常使用累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)和反向映射函数(Inverse Mapping Function)来实现。CDF是灰度直方图的累积分布函数,其表达式为:
CDF(k) = ∑n(i=0) h(i) / (M * N)
其中,k为灰度级,h(i)为第i个灰度级出现的像素数,M和N分别为图像的宽度和高度。
反向映射函数则是将新的灰度值映射回原来的灰度值,其表达式为:
s = T(r) = (L-1) * ∑(i=0)^r Pr(i)
其中,s为新的灰度值,r为原来的灰度值,L为灰度级的数量,Pr(i)为原图像中灰度值为i的像素出现的概率。
通过这样的灰度值映射方式,图像中的像素灰度值可以得到更加均匀的分布,从而实现图像增强的效果。
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简述灰度直方图均衡化的基本原理
灰度直方图均衡化是一种常见的图像增强方法,它的基本原理是通过对图像的像素值进行变换,增加图像的对比度,从而使图像更加清晰和易于观察。
具体来说,灰度直方图均衡化的过程如下:首先,计算图像的灰度直方图,即统计每个灰度级别在图像中出现的像素数目;然后,根据灰度直方图计算出图像的累积分布函数,并对其进行归一化处理,得到一个均衡化函数;最后,将图像中每个像素的灰度值替换为均衡化函数对应的灰度级别,即完成灰度直方图均衡化。
通过这个方法,可以将图像中灰度分布不均匀的区域进行增强,使得整个图像的对比度更加明显,从而更容易观察和分析。
简述全息技术的基本原理
全息技术的基本原理是利用光的干涉和衍射现象,将物体的全息信息记录在感光介质上,并利用激光光源再现出物体的全息图像。具体来说,将激光束分成两路,一路作为物光,照射在要记录的物体上,另一路作为参考光,直接照射到感光介质上。物光经过物体后,与参考光在感光介质上相遇,产生干涉条纹。这些干涉条纹记录着物体的光学信息,被称为全息图。当再次用激光照射感光介质时,全息图像会被再现出来,呈现出物体在三维空间中的形态,包括其形状、大小和位置等信息,形成全息图像。
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