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灰度直方图均衡化

直方图均衡化算法分为三个步骤,第一步是统计直方图每个灰度级出现的次数,第二步是累计归一化的直方图,第三步是计算新的像素值。 第一步: for(i=0;i

photoshop直方图均衡化案例调整可以通过色阶、曲线等进行调整。执行“图像--调整--色阶”可以看到直方图。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图的观看规则...

这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。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...

首先需要说明的是,如果你说的是一道完整的题目,则这道题目没有唯一解,因为题目中没有说明原始图像的灰度级数(比如原始图像是16个灰度级的,或者是32个灰度级的,等等)。为了给你提供一个解题思路,现在人为假设原始图像是16个灰度级的,其...

因为直方图均衡化处理之后,原来比较少像素的灰度会被分配到别的灰度去,像素相对集中, 处理后灰度范围变大,对比度变大,清晰度变大,所以能有效增强图像。 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。这种方法通常...

I=imread('pout.tif'); %读自带的图像 imshow(I); figure,imhist(I); [J,T]=histeq(I,64); %图像灰度扩展到0~255,但是只有64个灰度级 figure,imshow(J); figure,imhist(J); figure,plot((0:255)/255,T); %转移函数变换曲线 J=histeq(I,32); fig...

%自适应直方图均衡化 adapthisteq: J = adapthisteq(I) J = adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2) 例程: I = imread('tire.tif'); A = adapthisteq(I,'clipLimit',0.02,'Distribution','rayleigh'); figure, imshow(I); figure, imshow(A);

clear all;I = imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); %灰度化 %绘制直方图 [m,n]=size(I); GP=zeros(1,256);for k=0:255 GP(k+1)=length(find(I==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP end %三,直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:2...

matlab原代码: s=imread('Fig0308.tif'); [m,n]=size(s); num=m*n; r=zeros(1,256); %先是存储各个灰度值的个数,然后再求概率 e=zeros(1,256); %存储累积概率 d=zeros(size(s)); for i=1:m for j=1:n r(s(i,j)+1)=r(s(i,j)+1)+1; %原图像概率...

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图...

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