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基于matlab直方图均衡,matlab 直方图均衡实验报告.pdf「建议收藏」

matlab 直方图均衡实验报告基于直方图的灰度级修正班级：电子信息科学与技术0901班姓名：学号: 设计时间： 2012年5月24 日一设计课题：基于直方图的灰度级修正...二设计内容及要求：实验原理： 1．直方图均衡化处理技术是用累积分布函数作变换函数的直方图修正方法； 2.用累积分布函数作为变换函数可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。...均衡步骤： 1、统计原始图像的直方图，求出P (r )； r k k 2、用累积分布函数作变换s P (r ) ，求变换后的新灰度； k r j j 0 3、用新灰度代替旧灰度，求出P (s ) ，这一步是近似的...将打开的图像，采用直方图均衡对原始图像进行灰度级转换，并绘出其灰度直方图。...原始图像灰度直方图统计算法二 for i 1:row h(fid(i)+1) h(fid(i)+1)+1; end 由主要代码部分可以看出：算法二算法复杂度很小，这是利用fopen 打开文件的 m 1

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matlab中直方图的定义_matlab绘制直方图

说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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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...OpenCV灰度直方图的计算直方图的计算是很简单的，无非是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数。...要和输入图像具有相同的大小，在进行直方图计算的时候，只会统计该掩码不为0的对应像素 hist，输出的直方图 dims，直方图的维度 histSize，直方图每个维度的大小 ranges，直方图每个维度要统计的灰度级的范围...直方图规定化的实现直方图规定化的实现可以分为一下三步：计算原图像的累积直方图计算规定直方图的累积直方图计算两累积直方图的差值的绝对值根据累积直方图差值建立灰度级的映射具体代码实现如下： void...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。

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灰度直方图及直方图均衡化的MATLAB实现

文章目录灰度直方图及直方图均衡化目的内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化灰度直方图及直方图均衡化目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...') % 从得到的直方图可以看出，图像的对比度很低，灰度级集中在70-160 范围内，如果只取 % 这个范围内的灰度，并扩展到[0,255]，则会明显增强图像对比度 J=imadjust(I,[70/255...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图

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图像的直方图

灰度直方图的定义灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来：暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧；亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧；对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部；对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。

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Oracle的直方图试验

默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。通过如下方式，建立表TAB，更新字段B，让列B产生倾斜。并在B列上创建索引。...由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...再看高度均衡直方图的情况。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。

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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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opencv里面直方图的意义

什么是直方图直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值使用方法直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...直方图的意义在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，高斯模糊，切割，透视，二值化等等。

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opencv里面直方图的意义

什么是直方图直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值使用方法直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...33.png （3）彩色直方图 11.png 直方图的意义在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，

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基于OpenCV的直方图匹配

图像直方图表示图像的像素分布情况。换言之，图像直方图显示具有特定像素值的图像点数量。例如，假设正常图像的像素强度在0到255之间变化。...图4：三种不同类型的图像及其直方图和均等的直方图。使用均衡直方图增强图像如前所述，我们可以使用图像的均衡直方图修改图像的对比度。...实际上，直方图均衡也可以视为直方图匹配，因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。为了匹配图像A和B的直方图，我们需要首先均衡两个图像的直方图。...图6：直方图匹配在图6中，我们将图像A作为输入图像，将图像B作为目标图像。我们要基于B的分布来修改A的直方图。第一步，我们计算A和B的直方图和均等直方图。...图7：直方图匹配示例。我们修改了左图像的直方图以匹配中心图像的直方图。图7示出了直方图匹配的示例。如大家所见，尽管最左边的图像是明亮的图像，但就对比度级别而言，可以将中心图像视为更好的图像。

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直方图均衡化的原理及实现途径_请简述图像直方图均衡的原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君直方图均衡化的原理及实现一、直方图 1.1 直方图的概念在图像处理中，经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等。...图像直方图不关心像素所处的空间位置，因此不受图像旋转和平移变化的影响，可以作为图像的特征。 ② 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。...③如果一幅图像有两个不相连的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。...1.3 直方图的应用下图是四种常见的直方图的灰度分布规律如果需要将上图中灰度偏暗、偏亮或偏集中的直方图调整为灰度均匀分布的直方图，就需要用到直方图均衡化算法。...，计算出图像的灰度直方图； ②计算灰度直方图的累积分布函数； ③根据累积分布函数和直方图均衡化原理得到输入与输出之间的映射关系。

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Oracle列直方图的问题隐患

第一章 Oracle列直方图介绍众所周知，列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况，能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况，从而选择更高效的执行计划。经过测试，直方图也是存在很多问题隐患的。...大致包括： 1.默认的收集参数FOR COLUMNS SIZE AUTO导致未使用列无法准确收集直方图； 2.自动采样率AUTO_SAMPLE_SIZE导致对大表的直方图收集信息不完全； 3.过长的列导致直方图记录信息不完整...直方图中不同的记录方式也势必会对预估行数产生一定的影响。...采样比例的不同，对直方图可能造成预估行数的差异。...4.2 数量型列过宽如果针对数量型的列收集直方图，Oracle只会针对该数量型字段的前15位取ROUND。记录在直方图中。

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风格迁移中直方图匹配(Histogram Match)的作用-附pytorch直方图匹配代码

为什么用Histogram，之前我们说过gram loss不稳定是因为其对所提取对象的分部信息“不感冒”，所以我们利用Histogram来进行修改，因为直方图代表的信息就是分布。...这篇文章主要说直方图匹配，另外还有一篇文章是说直方图损失，可以与这篇文章进行相互补充：传送门。利用直方图提取对象分布信息再结合gram来实现风格的迁移。...是一个风格的激活层，而 ? 则是经过直方图匹配后的激活层， ? 则是权重参数，我们定义这个 ? 为histogram损失，在风格迁移中就可以结合gram损失一块使用。即 ==> ?...直方图匹配和直方图均衡这两个概念应该都比较熟悉，在数字图像处理中是比较常见的算法，opencv就有直方图均衡的算法。...python代码的直方图匹配代码这里给出通过python实现的直方图匹配算法与pytorch一块使用，输入为tensor型变量，patch为直方图bin分割数，stride为移动步数。

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深入聊聊MySQL直方图的应用

本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。...对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习直方图的作用直方图用于描述数据表中列上的数据分布，这些关于数据分布的内容，可以帮助优化器更准确地估计给定的...直方图与索引相比，优点是什么 MySQL的索引既可以有效估算索引范围内的行数，又可以帮助减少要访问的记录，为什么还要引入直方图呢？...与索引相比，直方图的第三个好处是，索引会增加表空间文件的大小，而直方图统计信息占用的空间可忽略不计。...如果在数据分布频繁变化的列上添加直方图，则直方图统计信息可能不准确。直方图应用举例其实直方图对于单表访问用处不大，主要体现在表联接时，表的联接方式有多种选择时，直方图才可以帮助确定何种选择最好。

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深入聊聊MySQL直方图的应用

本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。...对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习直方图的作用直方图用于描述数据表中列上的数据分布，这些关于数据分布的内容，可以帮助优化器更准确地估计给定的...直方图与索引相比，优点是什么 MySQL的索引既可以有效估算索引范围内的行数，又可以帮助减少要访问的记录，为什么还要引入直方图呢？...与索引相比，直方图的第三个好处是，索引会增加表空间文件的大小，而直方图统计信息占用的空间可忽略不计。...如果在数据分布频繁变化的列上添加直方图，则直方图统计信息可能不准确。直方图应用举例其实直方图对于单表访问用处不大，主要体现在表联接时，表的联接方式有多种选择时，直方图才可以帮助确定何种选择最好。

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技术|直方图的绘制——Excel篇

直方图是什么东西这个话题在上一节有讲到，并且我们还介绍了一下如何安装包，做了这么多铺垫，终于要到绘制直方图的时候啦~ [miowg0sah6.jpeg] 数据准备为了方便展示，我们准备一组0-100之间随机数...[5g8mlxwvm0.png] 输入区域相对好理解，就是我们要拿来做直方图的数据，但是什么是输出区域呢？...： [hmvb06y3u1.png] 总结使用Excel进行直方图的绘制总体来说操作比较简单，但是实际操作起来的时候我们可能会遇到这么一个问题：在数据量特别大的时候，我们绘制之前并不知道应该如何分组！...对此，建议大家在进行直方图绘制之前先务必先做一个描述性统计，看看数据的取值范围和基本的分布形态，才好确定绘制直方图的分组组数和组距。...[2sekdjwt5s.png] 对于直方图绘制的问题，Python和R的绘制就要更加容易一些了，具体的操作我们下次再讲。

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基于FPGA的直方图均衡化

基于FPGA的直方图均衡化 1 直方图均衡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。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。...这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。...把 c 作为对应于 p 的累计概率函数, 定义为： c 是图像的累计归一化直方图。...3 FPGA直方图均衡 ? FPGA的直方图均衡化（真） ? FPGA的直方图均衡化(伪) ? 直方图均衡模块的输入为灰度图像（未均衡化）输出为均衡化图像，采用伪均衡设计。 ?...2，STATISTICS:直方图的统计和映射，等待帧有效结束完成统计和直方图的映射（直方图均衡化）及跳转到下一个状态。

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基于FPGA的直方图拉伸

基于FPGA的直方图拉伸 1 背景知识在视频处理中，为了能够实时调节图像的对比对，通常需要对直方图进行拉伸处理。...直方图拉伸是指将图像灰度直方图较窄的灰度级区间向两端拉伸，增强整幅图像像素的灰度级对比度，达到增强图像的效果。常用的直方图拉伸方法有线性拉伸、3段式分段线性拉伸和非线性拉伸等。...FPGA中常见的是线性拉伸。线性拉伸就是灰度拉伸，属于线性点运算的一种。它扩展图像的直方图，使其充满整个灰度级范围内。...如上图所示，上a和下a分别为未进行拉伸的原始图像和直方图，上b和下b为拉伸后的图像和直方图。很容易发现直方图分布较窄的a图像经过拉伸后直方图变宽而且对比度明显提高。...1，计算灰度图像的最大最小灰度级A，B； 2，完成灰度图像的拉伸。

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关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样，我们也可以将二维数组按照二维区间进行切分，来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...alpha=0.5,histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') plt.show() image.png # 加载sklearn的鸢尾花数据集...,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...-随机数据 # 均值为175，方差为15，且正态分布的1000个随机值 height=np.random.normal(175,15,size=1000) # 构造体重值随机数 weight = (height

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来自群友的分享

我是来自某大学本科，刚打完一个关于机器人的比赛，简单来说我在里面是负责识别一排矩形物体，返回最近的一个长方体并返回其相对于深度相机的三维坐标和角度。...因为要使机器人运动，所以相对于机器人的角度信息也是必要的。 ? ? 例如虚线框是我的画面，我就返回画面中最靠近中间的一个长方体，即下图中大概的红点位置。 ? ? 我所提取的信息是x、z、angle。...因为两边的面在不同的角度，采样获得的是不同的大小的点云，所以应该尽可能排除，而去分割出正面的那个面再去获得三维信息。这部分是区域增长的代码。...我这里是两个面互相呈90°，我调整出来这几个参数比较适合我自己对时间速度和精度的要求，我对速度的要求比较高，所以这里的参数还不是精度最好的参数。接下来是根据分割后的聚类进行提取信息。...经过我自己的尝试发现直接用OBB的角度误差很大，而AABB的角度会更符合实际。

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