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局部直方图均衡化
matlab全局直方图均衡化与
局部直方图均衡化
有什么区别?
答:
1.全局直方图均衡化,
是先将图像各元素的个数进行统计,再求出各像素值的概率,并进行概率对应的归一化
,将归一化的概率乘上灰度值,根据原像素值和归一化后的像素值对应,通过find函数找到原来相应的像素改变为现在归一化后的像素,得到均衡化处理的图像。2.局部直方图均衡化,分为子块不重叠、子块重...
直方图均衡化
是什么意思 它的主要用途是什么
答:
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法
。用途:用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候,通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种...
直方图均衡化
答:
所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情
。通常情况下,这种操作会改善图像的对比度。这种方法通常用来增加许多图像的全局 对比度 ,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法, 亮度 可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度...
直方图均衡化
答:
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适用)。此外,均衡化后图像的灰度级减少,某些细节将会消失;某些图像(如直方图有高峰),经过均衡...
直方图均衡化
处理的主要步骤是什么
答:
在灰度
直方图均衡化
处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)。这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序,原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列...
matlab做直方图均衡,下面的程序是
局部直方图均衡
,程序运行后的图像显...
答:
数据类型问题,histeq函数,当你的图像是double型时,返回值是0或者1;当你的图像是uint8型时,返回值为0-255。所以你编的代码里的:k=histeq(m);%对块图进行
直方图均衡
,m为double型,所以其k就是全1,那么x2中对应的位置也就是全1,最后显示转化成uint8显示肯定为黑色。所以把k=histeq(m);...
CNN计算原理
答:
标准差为1的正态分布.通常神经网络和机器学习中很多问题都是基于正态分布的假设.这种参数变化不会改变分布自身形状 数据非标准化的原因可查看这篇文章 here 正态分布Box-Cox变换 将一个非正态分布转换为正态分布,使得分布具有对称性.
直方图均衡化
通过图像的灰度值分布,对图像对比度进...
图像的滤波与增强
答:
参数1:待
均衡化
图像 步骤 统计直方图中每个灰度级出现的次数;计算累计归一
化直方图
;重新计算像素点的像素值 Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系:目的:Gamma变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应...
有关MATLAB和图像处理问题
答:
直方图均衡化
也是一种非常常用的非线性点运算。它是指将一个已知灰度分布的图像使用某种非线性灰度变换函数进行计算,使运算结果变成一幅具有均匀灰度分布的新图像。经过直方图均衡化的点运算处理后,实际的直方图将呈现参差不齐的外形,这是由于灰度级的可能个数是限造成的。在一些灰度级处可能没有像素,在另外一些灰度级...
看看社保人脸采集不了,一直提示不能重复采集是咋回事
答:
显示采集审核失败一般是采集信息审核的时候审核不通过。可以联系当地社保局咨询具体情况,看是不是需要重新采集,或者他们数据录入有误。可以当地社保局电话进行咨询,(区号)12333。
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