限制对比度自适应直方图均衡化公式
时间: 2023-11-12 12:08:04 浏览: 62
限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的公式如下:
首先,将图像分成若干个小区域,每个小区域内进行直方图均衡化,得到均衡化后的像素值:
$$
f_{i,j}^{'} = \frac{L-1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} h_k
$$
其中,$L$ 表示像素灰度级数,$N$ 表示小区域内像素总数,$h_k$ 表示灰度级为 $k$ 的像素数量。
然后,对每个小区域内的像素进行限制对比度处理,使得像素值分布在一个较小的范围内。具体做法是,计算小区域内像素值的累积分布函数(CDF),并将其限制在一个预设的阈值范围内:
$$
F_{i,j}(k) = \sum_{m=0}^{k}h_m \\
F_{i,j}^{'}(k) = \begin{cases}
F_{i,j}(k) & F_{i,j}(k) \leq T \\
T & F_{i,j}(k) > T
\end{cases}
$$
其中,$T$ 表示限制的阈值,$F_{i,j}(k)$ 表示灰度级为 $k$ 的像素在小区域 $(i,j)$ 内的累积分布函数,$F_{i,j}^{'}(k)$ 表示限制后的累积分布函数。
最后,根据限制后的累积分布函数,将小区域内的像素值进行映射:
$$
f_{i,j}^{''} = \frac{F_{i,j}^{'}(f_{i,j}^{'})}{N} \times (L-1)
$$
其中,$f_{i,j}^{''}$ 表示限制对比度后的像素值,$f_{i,j}^{'}$ 表示均衡化后的像素值。
相关问题
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。
彩色图像直方图均衡的方法
彩色图像直方图均衡是一种用于增强图像对比度的方法,它可以改善图像的视觉效果,使图像更加清晰、明亮。以下是一种彩色图像直方图均衡的方法:
1. 将彩色图像转换为亮度(或灰度)图像,可以使用常见的转换公式,如 Y=0.299R+0.587G+0.114B。
2. 对亮度图像进行直方图均衡化,这可以通过计算亮度图像的直方图、计算累计分布函数、将像素值映射到新的亮度值等步骤实现。
3. 将均衡化后的亮度图像与原始图像的色度(或色彩)信息进行合并,得到均衡化后的彩色图像。这可以通过将均衡化后的亮度图像与原始图像的色度(或色彩)信息进行组合,得到新的彩色图像。
需要注意的是,彩色图像直方图均衡化可能会导致图像过度增强的问题,因此需要进行适当的调整,以获得更好的视觉效果。例如,可以使用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)等方法进行改进。