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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
如题所述
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第1个回答 2012-10-31
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
第2个回答 2011-11-16
均衡化是针对不平坦的,平坦还均衡化,多此一举
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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,如直方图有高...
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...
一文搞懂
直方图均衡
答:
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, 比例比不是很多的灰度往往更重要, 因而改进的方向就是减少数量多的灰度的影响, 我这里想到的有 3 种方法:这3种方法的映射关系曲线如下所示:从图中可以看到, 原始的直方图均衡后图像最亮, 如下所示为几种方法...
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