图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE） 一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中，即构成所谓的限制对比度直方图均衡（CLHE），但这在实际中很少使用。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。...效果对比 测试图像，见下图： 直方图均衡化图像(HE)，见下图： 自适应直方图均衡化参数1（AHE），见下图： 自适应直方图均衡化参数2（AHE），见下图： 限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE
很多数码相机提供图像直方图功能，拍摄者可以通过观察图像直方图了解到当前图像是否过分曝光或者曝光不足。 计算机视觉领域常借助图像直方图来实现图像的二值化. 图像直方图 1....直方图均衡化 直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。...直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...基本思想：把原始图的直方图变换成为均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。 ? 直方图均衡化算法.png ?...直方图均衡化则用于增强图片，利于人的视觉效果或便于机器识别。 总结 CalcHistogram 和 EqualHist 是cv4j中直方图相关操作的类。
Hg=cv2.calcHist([result],[1],None,[256],[0,255])#绘制G分量直方图均衡化 Hr=cv2.calcHist([result],[2],None,[256]...,[0,255])#绘制R分量直方图均衡化 plt.figure("原始图像直方图") plt.plot(histb,color='b') plt.plot(histg,color='g') plt.plot...(histr,color='r') plt.figure("均衡化结果直方图") plt.plot(Hb,color='b') plt.plot(Hg,color='g') plt.plot(Hr,color...='r') cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：颜色直方图均衡化是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，会出现色彩失真。...首先将图像分解成通道B、G、R 然后这些通道分别进行直方图均衡化 最后合并所有通道 b, g, r=cv2.split(img) img表示输入图像 img=cv2.merge([b, g, r]) b
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 equ=cv2.equalizeHist(o)#灰度直方图均衡化...equ.shape, np.uint8) mask[200:400,200:400]=255 histImage=cv2.calcHist([o],[0],None,[256],[0,255])#绘制灰度直方图均衡化...histMI=cv2.calcHist([equ],[0],mask,[256],[0,255])#绘制掩模直方图均衡化 plt.plot(histImage) plt.plot(histMI) cv2...首先将图像进行灰度直方图均衡化 然后灰度直方图均衡化后的图像进行掩模处理 最后绘制灰度直方图 书籍：《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》 文献：Dekker, N. ,
2、equalizeHist—直方图均衡化 函数原型： equalizeHist(src, dst=None) src：图像矩阵 dst：默认即可 二、实例演练 1、灰度图像直方图 代码如下： <...3、直方图均衡化 代码如下： #图像直方图均衡化...(image)#灰度图像直方图均衡化...2、原图与均衡化后的图像 ?
CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡...在学习这个之前，我们要先学习一下下面的前置算法： 【Contrast Stretching】:对比度拉伸； 【HE】:直方图均衡； 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】：自适应直方图均衡化 2 竞赛中的...其中的流程是： Resize就是拉伸图片修改尺寸 RandomGamma就是使用gamma变换 RandomBrightnessContrast就是随机选择图片的对比度和亮度 CLAHE是一种对比度受限情况下的自适应直方图均衡化算法...本文主要讲解的就是CLAHE这个直方图均衡化的算法。...这个图中，直观的展示了，任何一个直方图，只要按照该直方图的累积分布函数进行拉伸，就可以得到一个矩形的直方图。 下面是一个利用这样的方法增强对比度的例子： ?
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 equ=cv2.equalizeHist(o)#灰度直方图均衡化...plt.figure("均衡化结果直方图") plt.hist(equ.ravel(),256)#绘制灰度直方图均衡化 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()...算法：灰度直方图均衡化是通过原始图像的灰度非线性变换，把原图像的直方图灰度范围拉开，或者转换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度，得到全局均匀化的直方图，达到图像细节变清晰的效果...计算图像的灰度直方图 计算灰度直方图的累加直方图 进行区间转换 dst=cv2.equalizeHist(src) src表示输入图像 注意：均衡化后的直方图是使一定灰度范围内像元数量大致相等，不是完全平均分配...当原始图像直方图不同而图像结构性内容相同时，直方图均衡化得到的结果在视觉上几乎是完全一致的。 书籍：《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》
均衡化算法 直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。...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) = \frac{n_k}{n} ，其中n为像素总数，Nk为灰度级Sk的像素个数 计算原始图像的累积直方图...这其实和均衡化很类似，均衡化后的灰度直方图也是已知的，是一个均匀分布的直方图；而规定化后的直方图可以随意的指定，也就是在执行规定化操作时，首先要知道变换后的灰度直方图，这样才能确定变换函数。...将原始图像的灰度直方图进行均衡化，得到一个变换函数 s = T(r) 其中s是均衡化后的像素，r是原始像素 对规定的直方图进行均衡化，得到一个变换函数 v = G(z) 其中v是均衡化后的像素，z是规定化的像素...直方图的均衡化的是将一幅图像的直方图变平，使各个灰度级的趋于均匀分布，这样能够很好的增强图像对比度。直方图均衡化是一种自动化的变换，仅需要输入图像，就能够确定图像的变换函数。
文章目录 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 1.2 使用matplotlib绘制 二、直方图均衡化 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 2.2...如下图：依次是原图；全局直方图均衡化；自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中，直方图均衡化一般用来均衡图像的强度，或增加图像的对比度。...—RGB2YCrCb 方法：将RGB彩色图像先转换到YPbPr空间，然后只对亮度通道进行全局直方图均衡化和自适应直方图均衡化，最后再将亮度通道和PbPr通道合并形成彩色图像，然后再转换回RGB空间中。...；自适应直方图均衡化 2.4 直方图均衡化—RGB2YUV import numpy as np import cv2 # 全局直方图均衡化 def hisEqulColor1(img):...；自适应直方图均衡化 仔细观察 RGB2YUV与RGB2YCrCb 自适应直方图均衡化结果：个人觉得RGB2YUV的暗部细节更多一些。
直方图均衡化定义：通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上都有近似相同的像素点的输出图像（即输出的直方图是均匀的）。...Matlab图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq（），调用语法如下：[J,T]=histeq(I) I是原始图像，J是经过直方图均衡化的输出图像，T是变换矩阵 图像归一化：将图像转换成唯一的标准形式以抵抗各种变换...，从而可消除同类图像不同变形体之间的外观差异 灰度归一化：当图像归一化用于消除灰度因素（光照）等造成的图像外观变化时，称为灰度归一化 subplot函数：subplot(m,n,p)或者subplot(
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...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif ','tif'); figure; imhist(A); title('对应直方图') 2.计算并绘制图像直方图 A：用...axis([0 255 0 15000])% 设置水平轴和垂直轴的最大值和最小值 set(gca,'xtick',[0:50:255]) set(gca,'xtick',[0:2000:15000]) 3.直方图均衡化...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
一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....AHE算法通过对局部区域执行响应的直方图均衡来改变上述问题。该算法首先被开发出来适用于改进航天器驾驶舱的显示效果。其最简单的形式，就是每个像素通过其周边一个矩形范围内的像素的直方图进行均衡化。...二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中，即构成所谓的限制对比度直方图均衡（CLHE），但这在实际中很少使用。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 outline 图像直方图 直方图均衡化 直方图应用 1.图像直方图（histogram） 图像直方图定义 一个灰度级在范围[0，L-1...2.直方图均衡化 希望一幅图像的像素占有全部可能的灰度级且分布均匀，能够具有 高对比度； 基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果...直方图均衡化的前提条件是图像是灰度图 全局直方图均衡化 测试用例 测试结果如下： 全局直方图均衡化会自动增强整个图像的对比度，增强效果不易控制，实际效果不理想 局部自适应直方图均衡化 测试用例 测试结果如下...设置适当的阈值对概率图像进行二值化 """ sample = cv.imread("./images/huang.png") target = cv.imread("....原始图像，结果图像，映射到结果图像中的最小值，最大值，归一化类型 # cv.NORM_MINMAX对数组的所有值进行转化，使它们线性映射到最小值和最大值之间 cv.normalize(roiHist
比如下图： 它的灰度级别，我们利用一个直方图可以看出来（横坐标从0到255，表示灰度级别，纵坐标表示每个灰度级别的像素出现个数） 可以看出，上图是由于灰度级过于集中，导致图片难以看清。...拉开后直方图如下： 最后效果如下 最后附上matlab代码： clear all; clc; close all; f=imread('zftjhh1.jpg'); [m,n,d]=size(f);%
直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...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像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。...直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。 ?...直方图均衡化API cv::equalizeHist ?...直方图均衡化 代码非常简单 ? 我们来看看显示效果 ? 我们再换换别的图试一下效果 ? ---- -END-
直方图均衡化(Histogram Equalization) ，指的是对图像的颜色值进行重新分配，使得颜色值的分布更加均匀。...2、CPU进行直方图均衡化处理； 2.1 把UIImage转成Bytes； 2.2 颜色统计； // CPU进行统计 Byte *color = (Byte *)spriteData;...先用CPU实现了直方图均衡化，在实现shader的时候，参考CPU的代码实现，犯了这个错误。...5、映射结果最大值为256 问题表现： 在踩过上面的各种坑之后，直方图均衡化的效果也已经展现，但是仍有一点小问题： 映射结果buffer的数字范围是0~256，而不是255。...问题分析： 根据直方图均衡化的算法，我们知道是因为像素颜色值的统计，结果稍微偏大。
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。...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。...4，NORMAL,EQU,WAIT_EQU:对灰度级进行归一化运算，并等待帧有效到来进行重新映射。 ? fpga均衡化前 ? fpga均衡化后
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...
首先在直方图的修整,有两种方法,一种是直方图均衡化,另外一种是直方图规定化,用起来的话第一种方法用的比较多,这里着重说一下第一种:直方图均衡化....我们引入直方图,很大程度上是可以根据直方图的形态来去判断图像的质量,比如根据下图所示,会很快发现一张图片是过亮还是过暗,这篇文章会说一下直方图均衡化的原理,至于实现,以后有机会再说吧. ?...1.直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。...一些理论的东西我们不谈,直接用一个例子来说一下,会更容易理解: 假设有一幅图像，共有64×64个像素，8个灰度级，各灰度级概率分布见下表 ，试将其直方图均匀化。 ?...找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系，对原图进行操作，将每个像素映射成新的像素 此时图像均衡化已经完成，当然你也可以再次统计灰度概率，观察一下结果。 ?
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