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灰度级直方图均衡化计算例题
matlab全局
直方图均衡化
和局部直方图均衡化的优缺点
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
...
matlab全局
直方图均衡化
和局部直方图均衡化的优缺点
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
...
求一段C#的
直方图均衡化
的代码
答:
namespace 图像
直方图
及
均衡化
{ /// /// 图像直方图处理类 /// class Histogram { Bitmap sourceImg = null;int width = 0; //源图宽度 int height = 0; //源图高度 int bytes = 0;int grayLevels = 0;// 图像
灰度
级数 int[] histogram = null;// 直方图 float[] cumula...
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...
直方图
的作用
答:
直方图
是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量(定量变量)的概率分布的估计,并且被卡尔·皮尔逊首先引入。它是一种条形图。为了构建直方图,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后
计算
每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的,不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻...
伪彩色增强的方法
答:
(3)频率域伪彩色增强 频率域伪彩色增强的方法是:把
灰度
图像经傅立叶变换到频率域,在频率域内用三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量;然后对它们进行逆傅立叶变换,便得到三幅代表不同频率分量的单色图像,接着对这三幅图像作进一步的处理(如
直方图均衡化
)最后将它们作为三基色分量分别加...
直方图均衡化
和规定化的区别和联系
答:
均衡化和规定化都是通过全局直方图调节来改变图像的对比度,其实就是根据一个表来做映射。区别:生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。
直方图均衡化
是将原图像经变换生成一幅
灰度级
较为均衡化的图像。
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
的优缺点
答:
这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知
均衡化
函数,那么就可以恢复原始的
直方图
,并且
计算
量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择,它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度;变换后图像的
灰度级
减少,某些细节消失;某些图像,如直方图有...
MATLAB菜鸟求教
直方图
输出 IMhist 问题!!
答:
都是
直方图
。只是得出直方图的方式不一样。右上是直接
计算
。应该是用循环遍历的方式去统计像素绘制直方图。下面两幅分别是用不同的函数 hist和imhist直接得出直方图。这两个函数都是自带的
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