16位图的直方图均衡化
时间: 2023-08-25 07:06:15 浏览: 32
好的,我可以为您解答。16位图像的直方图均衡化与8位图像的直方图均衡化类似,只是需要对16位图像进行特殊处理。
首先,将16位图像划分为两个8位部分,然后对每个8位部分进行直方图均衡化。具体步骤如下:
1. 将16位图像的像素值分为两个8位部分:高8位和低8位。可以使用以下代码实现:
```python
high_bits = img >> 8
low_bits = img & 0xff
```
2. 对高8位和低8位部分分别进行直方图统计,可以使用以下代码实现:
```python
hist_high = cv2.calcHist([high_bits], [0], None, [256], [0, 65536])
hist_low = cv2.calcHist([low_bits], [0], None, [256], [0, 256])
```
3. 对高8位和低8位部分的直方图进行归一化,可以使用以下代码实现:
```python
hist_high_norm = hist_high / (img.shape[0] * img.shape[1])
hist_low_norm = hist_low / (img.shape[0] * img.shape[1])
```
4. 计算高8位和低8位部分的累积直方图,可以使用以下代码实现:
```python
cumsum_high = np.cumsum(hist_high_norm)
cumsum_low = np.cumsum(hist_low_norm)
```
5. 根据累积直方图进行像素值映射,将高8位和低8位部分的像素值映射到0~255的范围内,可以使用以下代码实现:
```python
map_high = np.uint8(65535 * cumsum_high)
map_low = np.uint8(255 * cumsum_low)
```
6. 将高8位和低8位部分的像素值映射回16位范围内,可以使用以下代码实现:
```python
out_high = map_high[high_bits]
out_low = map_low[low_bits]
out_img = (out_high << 8) + out_low
```
7. 最后,将处理后的图像进行输出即可。
希望这个回答能够对您有所帮助。如果您有其他问题,可以继续问我。