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利用灰度图像的直方图压缩灰度图像

灰度图像的直方图压缩是一种图像处理技术，通过改变图像的像素值分布，减少图像的灰度级别数量，从而减小图像的存储空间。下面是完善且全面的答案：

概念：灰度图像是指每个像素点只用一个灰度值表示的图像。直方图是一种统计图，用于显示图像中各灰度级别的像素数量。

分类：灰度图像的直方图压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种方式。

无损压缩：无损压缩是指通过改变像素值分布，减小图像的灰度级别数量，但保持图像质量不变的压缩方式。常见的无损压缩算法有Huffman编码、LZW编码等。

有损压缩：有损压缩是指通过改变像素值分布，减小图像的灰度级别数量，并在保持较高视觉质量的前提下，减少图像的存储空间。常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000等。

优势：

减小图像的存储空间，节省存储成本。
降低图像的传输带宽需求，加快图像的传输速度。
保持图像质量的同时实现压缩，适用于需要平衡存储空间和图像质量的应用场景。

应用场景：

图像传输和存储：在需要大量存储和传输图像的场景下，可以通过直方图压缩来减小存储空间和传输带宽。
图像处理和分析：对于某些图像处理和分析任务，如特征提取、图像识别等，可以使用直方图压缩来减小计算和处理的开销。

腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了丰富的云计算服务，以下是推荐的腾讯云相关产品：

COS（对象存储）：腾讯云对象存储（COS）是一种安全、稳定、低成本的云端存储服务，可用于存储和访问各类非结构化数据，包括图像、视频、音频等。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
CVM（云服务器）：腾讯云云服务器（CVM）是一种可伸缩、灵活、高性能的云计算基础设施，可用于部署各种应用程序和服务。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
VPC（私有网络）：腾讯云私有网络（VPC）是一种安全且可定制的虚拟网络环境，用于隔离和连接云上资源。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/vpc
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以上是腾讯云提供的部分云计算相关产品，可根据具体需求选择适合的产品进行灰度图像的直方图压缩。

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图像灰度均衡化和灰度直方图(Matlab实现)

转载请注明：转载自祥的博客原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46822709 ---- 内容提要原理简述这是参考冈萨雷斯的那个大块头和维基百科总结的...涉及函数其实Matlab里面给我们封装好了函数，用OpenCV那个直方图显示的代码还得自己写。...函数：灰度均值化函数： histeq 直方图显示函数： imhist 代码实现 clear all; clc; %-------------------------------------------...----------------- %灰度均衡化，并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像...[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg'; '*.bmp'; '*.gif'; '*.png' }, '选择图片'); %没有图像 if filename

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图像处理-灰度变换-直方图

图像处理_灰度变换_直方图 直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。...直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。...通常均衡化选择的变换函数是灰度的累积概率，直方图均衡化算法的步骤：计算原图像的灰度直方图 P(S_k)=n_kn，其中n为像素总数，n_k为灰度级S_k的像素个数计算原始图像的累积直方图 CDF...（灰度图为255）直接应用该方法得到图像的灰度直方图 将灰度直方图进行归一化，计算灰度的累积概率；创建灰度变化的查找表应用查找表，将原图像变换为灰度均衡的图像均衡化过程中，必须要保证两个条件...,L-1 n是图像素总和，n_k是当前灰度级的像素个数，L是图像中灰度级总数操作步骤有: 直方图规定化 直方图规定化，就是对原始图像做变换，使得变换后的图像的直方图跟我们规定的一样。

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图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容：利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。...图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。 ?...， CDF(S_i) 是源图像灰度为i的累积分布，L是图像中最大灰度级（灰度图为255）其代码实现如下：在上面中封装了求灰度直方图的类，这里直接应用该方法得到图像的灰度直方图；将灰度直方图进行归一化...但是直方图的均衡化操作也有一定的确定，在均衡化的过程中对图像中的数据不加选择，这样有可能会增强图像的背景；变换后图像的灰度级减少，有可能造成某些细节的消失；会压缩图像直方图中的高峰，造成处理后图像对比度的不自然等

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数字图像处理灰度变换之灰度直方图及python实现

图像灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。...图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，...通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。...直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。...有时候，需要图像具有某一特定的直方图形状（也就是灰度分布），而不是均匀分布的直方图。直方图正规化也叫做直方图匹配，用于将图像变换为某一特定的灰度分布，也就是其目的的灰度直方图是已知的。

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灰度图像增强

outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊...： -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 // 锐化图像...0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换...这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果如：图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理对数变换：s=cLog(1+r)...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！

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灰度图像增强

先看基于模板的 1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显，就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替，产生模糊效果 ?...同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 ?...} 3.基本的灰度变换这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果如：图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理对数变换...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！

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灰度直方图的统计

灰度直方图的统计 1 概述灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。...灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。灰度直方图主要应用于图像分割、图像增强、及图像灰度变换等处理过程。...从数学的角度来说，灰度图像直方图描述的是图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度值的一个函数来统计一幅图像中各个灰度级出现的频率或次数。...灰度直方图的计算公式如下：其中，rk是像素的灰度级，nk是具有灰度rk的像素的个数，MN是图像中总的像素个数。...图2 matlab直方图统计（归一化） 3 FPGA的仿真实现 FPGA的直方图统计电路的设计很简单，以8bit灰度图像为例，总共有0-255种灰度，以输入的灰度作为双端口RAM的地址，然后对图像的每个灰度值与地址比对

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图像灰度对数变换

font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("对数变换函数") plt.xlim(0,255) plt.ylim(0,255) plt.show() #图像灰度对数变换...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果...，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示

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图像灰度上移变换

original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移...，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。...图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转当α>1时，输出图像的对比度增强当0<α<1时，输出图像的对比度减小当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

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图像纹理——灰度共生矩阵

1.灰度共生矩阵生成原理灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法...对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...在图像中任意一点（x,y）及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中a，b为整数，认为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2),假设图像的最大灰度级为L,则f1与f2的组合共有L*L种。...共生矩阵实际上是两个像素点的联合直方图，对于图像中细而规则的纹理，成对像素点的二维直方图倾向于均匀分布；对于粗而规则的纹理，则倾向于最对角分布。...当共生矩阵中所有值均相等或者像素值表现出最大的随机性时，熵最大；因此熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大，图像越复杂。 ?

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图像灰度反色变换

(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) height,width=grayImage.shape[:2] result=np.zeros((height,width),np.uint8) #图像灰度上移变换...，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。...通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转当α>1时，输出图像的对比度增强当0<α<1时，输出图像的对比度减小当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

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python实现图像灰度处理

今天打算用matplotlib和numpy来实现图像灰度处理。我们知道，图像是由若干像素来组成，每一个像素都有明确的位置和被分配的颜色值（RGB）。图像就是由很多像素构成的一个矩阵。...图片灰度处理的计算公式：Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114 其中，Gray表示灰度值，RGB表示红绿蓝的颜色值。...图片灰度处理后的数据是二维数组，颜色0~255，0到255为由暗到亮的过程。也就是灰度。...imread负责的就是加载图片） n1=plt.imread("me.png") # n1为三维数组，最高维度是图像的height，此高维是图像的width，最低为是RGB颜色 # 显示图片(imshow...imshow负责的就是将图片显示在窗口中) plt.imshow(n1) # 灰度公式要乘的值封装成一个列表n2 n2=np.array([0.299,0.587,0.114]) # 将n1的颜色值与n2

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图像灰度伽玛变换

img,c,v): lut=np.zeros(256,dtype=np.float32) for i in range(256): lut[i]=c*i**v #灰度值的映射...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度伽玛变换...，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。...s = cr^y 其中，r表示原始图像灰度级，s表示变化后灰度级，c和r表示正常数。...当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分当γ<1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像

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Opencv 图像处理：图像基础操作与灰度转化

删除窗口cv2.destrovAllWindows() 保存图像cv2.imwrite() 3.图像分辨率灰度转化 RGB与 BGR 转化图像属性 1.图像格式图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比...BMP 格式 Windows系统下的标准位图格式，未经过压缩，一般图像文件会比较大。在很多软件中被广泛应用。...JPEG 格式也是应用最广泛的图片格式之一，它采用一种特殊的有损压缩算法，达到较大的压缩比可达到 2:1 甚至 40:1，互联网上最广泛使用的格式 GIF 格式不仅可以是一张静止的图片，也可以是动画...PNG 格式与JPG 格式类似，压缩比高于 GIF （因此png损失较小，质量更好），支持图像透明支持 Alpha 通道调节图像的透明度。 TIFF 格式它的特点是图像格式复杂、存贮信息多。...8 位：单通道图像，也就是灰度图，灰度值范围2**8=256 24 位：三通道 3*8=24 32 位：三通道加透明度 Alpha 通道灰度转化目的将三通道图像（彩色图）转化为单通道图像（灰度图

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浅谈彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别

灰度图像：每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。二值图像（黑白图像）：每个像素点只有两种可能，0和1.0代表黑色，1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。...灰度图像　　灰度图像（gray image）是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色...灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；但是，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。...灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级）三、CV中彩色图像...灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级）。

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图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换

图像增强中常见的几种具体处理方法为： 直方图均衡　　在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...直方图均衡就是把那些直方图分布不均匀的图像（如大部分像素灰度集中分布在某一段）经过一种函数变换，使之成一幅具有均匀灰度分布的新图像，其灰度直方图的动态范围扩大。...用于直方均衡化的变换函数不是统一的，它是输入图像直方图的积分，即累积分布函数。灰度变换　　灰度变换可使图像动态范围增大，对比度得到扩展，使图像清晰、特征明显，是图像增强的重要手段之一。...它主要利用图像的点运算来修正像素灰度，由输入像素点的灰度值确定相应输出像素点的灰度值，可以看作是“从像素到像素”的变换操作，不改变图像内的空间关系。...彩色图像转换为黑白图像极其简单，属于有损压缩数据；反之则很难，因为数据不会凭空增多。

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【说站】python 图像灰度处理

python 图像灰度处理一、图像灰度处理在进行人脸识别时，好多地方都先进行图像变灰度的操作，这里也给大家介绍一下：这里有一个阈值函数，gray_image，将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到...255，将图像的彩色边框的内容略过。...二、灰度处理代码 gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) viewImage(gray_image,"gray Image") 结果：三

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十五.图像的灰度线性变换

- https://blog.csdn.net/eastmount 一.图像灰度线性变换原理图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度...灰度线性变换的计算公式如下所示：该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转当α>1时，输出图像的对比度增强当0<α<1时，输出图像的对比度减小当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补...如图所示，显示了图像的灰度线性变换对应的效果图。...---- 二.图像灰度上移变换该算法将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，其实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内，所以需要对灰度值进行溢出判断。

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Python图像灰度变换及图像数组操作

使用图像数组进行基本图像操作：认识图像数组：通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。...()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。...这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。...一个简单的例子就是图像的灰度变换。即任意函数 f ,它将 0…255 区间(或者 0…1 区间)映射到自身。...0 255 0 255 100 200 0 255可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗

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OpenCV4.0 灰度图像彩色化

OpenCV DNN模块，不仅支持图像分类、对象检测、人脸检测、图像分割等操作除外，还支持对灰度图像的自动彩色化转换，而且效果十分靠谱，亲测有效！ ?...最终学习到的就是WxHx313输出，进一步转换为Color ab的输出, 加上L分量之后就是完整的图像输出！313对ab色彩空间量化表示如下： ?...ENet-training 论文地址 https://arxiv.org/abs/1606.02147 OpenCV中使用下载ENet预训练模型，通过OpenCV DNN支持，可以实现加载模型与执行推断，对大多数的灰度图像实现自然着色...，转为灰度图像，然后自动着色对比一下！...直接输入灰度图像，着色： ? 看效果，从此以后再也不担心灰度图像无法自动上色啦！ OpenCV成功解锁！，记得点好看！

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