自适应直方图均衡化调节亮度的步骤
时间: 2023-12-12 16:04:24 浏览: 27
自适应直方图均衡化是一种用于调整图像亮度的方法,其步骤如下:
1.将原始图像分成大小相等的小块,通常为 8x8 或 16x16 的像素块。
2.对每个小块进行直方图均衡化,使得每个小块的亮度分布更加均匀。
3.将每个小块的均衡化后的亮度值拼接起来,得到一张整体均衡化后的图像。
通过这种方法,可以自适应地调整每个小块的亮度,从而使得整张图像的亮度分布更加均匀,增强图像的对比度和细节。
相关问题
dsp 直方图均衡化
直方图均衡化是一种用来改善图像对比度的图像处理技术。它的基本原理是通过重新分配图像中像素的灰度级,将整个图像的像素值分布均匀化,从而增强图像的细节和对比度。
直方图均衡化的算法包括以下几个步骤:
1. 计算图像的灰度直方图:统计图像中每个灰度级出现的次数。
2. 计算累积分布函数(CDF):将灰度直方图进行归一化处理,得到累积分布函数,表示每个灰度级出现的概率。
3. 计算新的像素值:将CDF与原始图像的灰度级映射起来,得到新的像素值。
4. 对图像进行映射:将原始图像中的每个像素值通过对应的映射关系进行替换,得到均衡化后的图像。
直方图均衡化的优点是简单易懂,并且能够增强图像的对比度和细节,使图像更加清晰。然而,它也有一些局限性,例如无法保持图像的亮度差异,可能会导致某些图像区域过亮或过暗。
因此,在实际应用中,直方图均衡化通常会结合其他图像处理技术一起使用,例如局部直方图均衡化和自适应直方图均衡化,以更好地处理不同图像的特殊情况,提高图像的质量。
低照度图像增强 直方图均衡化
低照度图像增强是指对于光线较暗的图像,采用一定的算法提高图像亮度和对比度,使图像更加清晰明亮。其中直方图均衡化是一种常用的低照度图像增强方法。
直方图均衡化的原理是将图像中的像素值按照一定的规则重新分配,使得图像的像素值分布更加均匀。具体来说,就是将图像中的每个像素点的灰度值映射到一个新的灰度值上,使得新的灰度值分布更加均匀,从而增加图像的对比度和亮度。
直方图均衡化的步骤如下:
1. 统计图像中每个像素值的出现次数,得到灰度直方图。
2. 计算灰度直方图的累积分布函数。
3. 将每个像素值的灰度值根据累积分布函数进行映射,得到新的灰度值。
4. 将新的灰度值赋给图像中的每个像素点,得到增强后的图像。
需要注意的是,直方图均衡化可能会导致图像的噪声增加,因此在实际应用中,常常采用一些改进的方法来减少噪声的影响,如自适应直方图均衡化等。