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对离散图像的直方图均衡化
为什么一般情况下
对离散图像的直方图均衡化
答:
这是由
图像的
连续性决定的,由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值,这个图像连续性越好,这个邻域就可以越大,抽样次数可以很少就可以无失真还原。而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况,大概是每周期两个样本吧 ...
为什么
离散的直方图均衡化
后得不到平坦的直方图
答:
由于
离散图像的直方图
也是离散的,其灰度累积分布函数是一个不减的阶梯函数。如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级,则不发生任何变化。如果映射的灰度级小于256,变换后的直方图会有某些灰度级空缺。即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值,故产生的直方图不完全平坦。
直方图均衡化
答:
采用直方图均衡化,
可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围
,从而达到增强图像整体对比度的效果。换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起...
OpenCV 直方图处理:
直方图均衡
和规定化(匹配)
答:
在推导过程中,
直方图规定化的过程如下:1.对原图像进行直方图均衡。和上面一样。2.对事先规定的直方图也进行均衡
。z为最终输出图像像素的灰度值。我这里做个图解释一下 同样的,写成离散形式。感觉OpenCV在直方图处理这方面并不怎么走心。这里使用的是另一篇 博客 的类封装和算法实现。直方图规定化中要...
一文搞懂
直方图均衡
答:
均衡化
后
的直方图
分布为 映射函数为 这里映射函数必须为单调递增函数, 满足:即对应区域间内像素点的总数是一样的, 如下图红色区域所示:将公式(4)代入公式(5), 则有:因而, 可以得到:对应的
离散
形式为公式(3).
直方图均衡
过度的强调了灰度个数的重要性, 对数量多的灰度过度的进行了增强, 而
图像
中,...
什么是
直方图均衡化
?
答:
在离散的数字
图像
应用上,多次进行直方图均衡化的结果其实和只进行一次
直方图均衡化的直方图
分布还是有点不一样的(imhist),由于连续概率密度函数退化成离散的概率分布,
离散化
计算过程中四舍五入或截断会造成精度损失;即便入池,一般我们认为直方图多次与直方图一次效果差不多,只要进行一次直方图均衡化即可.ma...
如何用matlab对
图像
进行
直方图均衡化
?
答:
如果一幅图像整体偏暗或者偏亮,那么
直方图均衡化
的方法很适用。但直方图均衡化是一种全局处理方式,它对处理的数据不加选择,可能会增加背景干扰信息的对比度并且降低有用信号的对比度(如果图像某些区域对比度很好,而另一些区域对比度不好,那采用直方图均衡化就不一定用)。此外,均衡化后
图像的
灰度级...
数字
图像
处理:
直方图均衡化
答:
直方图均衡化
是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新
图像的
方法。直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。一些理论的东西我们不谈,直接用一个例子来说一下,会更容易理解:假设有一幅图像,共有64...
图像直方图均衡化
和规定化是怎么做的
答:
直方图均衡化
的基本思想是把原始
图的直方图
变换为均匀分布的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则
对
图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义...
为什么
离散直方图均衡化
技术一般不适用于用平坦
的直方图
答:
离散直方图均衡化
并不能产生完全平坦
的直方图
,而通常我们也不希望直方图均衡化影响
图像
表现,因此,离散直方图均衡化一般不用于平坦的直方图
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