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直方图规定化计算步骤
matlab histeq函数做
直方图规定化
答:
步骤
1:
计算
原始图像I的累积函数A(g),其中g=[0,255]表示256个灰度级。A(0)就是灰度级为0的元素个数;A(1)就是灰度级为0和1的元素个数和;A(2)就是灰度级为0、1和2的元素个数和;...依次类推...;A(255)就是X,即原始图像的总的像素个数。步骤2:计算原始
直方图
和均衡化后直方图...
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...
图像
直方图
均衡化和
规定化
是怎么做的
答:
(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。(2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。
怎样用matlab对一幅图像进行灰度
直方图规定化
处理
答:
mappingL = zeros(size(matchhist));为节省
运算
量而修改 for l = linit:N %
规定直方图
从上一次最小处
计算
,节省运算时间 if matchhistc(l) == matchhistc(l - 1); %去掉相等为0的单元 continue;end mappingL(l) = abs(histc(k) - matchhistc(l));if mappingL(l) == 0 indis...
直方图规定化
答:
在
直方图规定化
方法中,用户可以指定需要的规定化函数来得到特殊的增强功能。一般来说正确地选择规定化的函数常有可能获得比进行直方图均衡化所能获得的更好的效果。例3.3.4 直方图规定化效果示例: 本例所用的原始图如图3.3.7(a)所示,与例3.3.2中相同。例3.3.2中采用直方图...
matlab
直方图规定化
答:
例如照片过分曝光那么直方图分布就偏向于值大的 如果曝光不足,就会使得分布偏向于小的值 无论是偏向于大值和小值,都会使得图像的明暗对比减弱 直方图均衡就是通过不同的阈值划分,使得最终图像像素的灰度分布趋于平均 从而达到增强图像对比的目的 而
直方图规定化
,并不是简单地让直方图趋于平均分布,而是...
第三章 灰度变换与空间滤波-(三)
直方图
之直方图匹配(
规定化
)
答:
这个方法的精髓在于,对于每个输入图像,我们寻找一个与其
直方图
特性匹配的函数,然后进行两次变换:首先对原始图像进行均值变换,再对均值变换后的图像进行反变换,以达到指定的直方图分布。这个
过程
揭示了直方图匹配的实质,即直方图均衡化的一个迭代应用。总结与拓展 尽管看似简单,直方图匹配背后的数学原理却...
数字图像处理:
直方图
均衡化
答:
解题
步骤
:1:确定图像的灰度级 在实际情况下,如果我们的图像是彩色,需要将其转换为灰度图像,其中的灰度级一般是0-255,这个题的灰度级只有8级,需要注意下 2:计算原始直方图的概率 统计每一个灰度在原始图像上的像素所占总体的比例,记为Pi 3:
计算直方图
概率的累加值S(i)直到最后一个灰度级,总和为1 ...
常用的灰度图像预处理总结
答:
②
直方图规定化
:即是将原图像直方图变成规定形状的直方图。最理想的情况是直方图均衡化实现了图像灰度的均衡分布,对提高图像对比度有明显的作用。但是在实际使用中,我们不一定需要直方图具有整体的均匀分布特性,而是希望与规定的一致。 意思是将图像的像素点全部设置成0或255...
matlab histeq函数做
直方图规定化
答:
J = histeq(I,hgram) 将原始图像I的
直方图
变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为[0,1]。[0,255][0,65535]例如,lena的直方图执行语句 histeq(I)和histeq(I,[0,10,20,30,40,90,120,150,210,256]); 的区别:
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