前言 Metal入门教程总结 正文 核心思路 首先，我们用直方图来表示一张图像：横坐标代表的是颜色值，纵坐标代表的是该颜色值在图像中出现次数。 ?...如图，对于某些图像，可能出现颜色值集中分布在某个区间的情况。 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。...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。
前言 Metal入门教程总结 正文 核心思路 首先，我们用直方图来表示一张图像：横坐标代表的是颜色值，纵坐标代表的是该颜色值在图像中出现次数。...如图，对于某些图像，可能出现颜色值集中分布在某个区间的情况。 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。...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。
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的直方图绘制，了解到直方图其实就是对图像像素值数量-大小分布的一个统计图，它能够描述图像中像素值的分布情况。...今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图均衡化。 一、直方图均衡化介绍 还记得之前我们讲到的直方图均衡化吗？...后面的代码主要是对原始图像和均衡化图像的直方图进行显示，针对原始图像，我们已经计算出了直方图，因此直接进行plt.plot(img_hist, color="b")显示，针对均衡化后的图像，由于我们并没有计算直方图...1.3 效果演示 1）均衡化后的图像 （可以看到，均衡化后的图像比之前的图像在对比度上提升了很多，色彩变得充实了起来，便于我们进一步观察图像的某个目标） 2）原始图像直方图 （可以看到，原始图像的直方图像素值分布不均匀...3）均衡化后的直方图 （可以看到，均衡化后的图像较之前像素值分布较为均匀，像素值的范围几乎都分布了像素） 结语 今天的分享结束了，我们主要对直方图的均衡化进行了知识讲解和代码实践，均衡化主要是调用了
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。...从而达到清晰图像的目的。 ? 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。 ?
OpenCV实现 在OpenCV中，实现直方图均衡化比较简单，调用equalizeHist函数即可。...运行结果如下所示，可以发现经过直方图均衡化之后，图像的对比度增强了很多。 2. 原理 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图尽可能的均匀分布，其数学原理与数学中的概率论相关。...知道概率分布函数，引用下网上相关论述[1]就能更好的理解概率密度函数了： 3) 原理应用 直方图均衡化变换就是一种灰度级非线性变换，设r和s分别表示变换前和变换后的灰度，且r和s都进行了归一化的处理...则直方图均衡化变换的公式为： 即归一化后，直方图均衡化的结果s就是r的概率分布函数。...具体实现 根据第二节的论述，就知道直方图均衡化的具体操作了，可以分成以下几步： 读取源图像，统计源图像的直方图。 归一化直方图，统计源图像每个像素的概率密度值和概率分布值。
图像直方图（英语：Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。...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 ?...图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。
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...span>(image)#灰度图像直方图均衡化...2、原图与均衡化后的图像 ?
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...直方图规定化 从上面可以看出，直方图的均衡化自动的确定了变换函数，可以很方便的得到变换后的图像，但是在有些应用中这种自动的增强并不是最好的方法。...总结 图像的灰度直方图能够很直观的展示图像中灰度级的整体分布情况，对图像的后续处理有很好的指导作用。...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...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）。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的像素值分布更加均匀，增强图像的对比度，从而改善图像的视觉效果。...直方图均衡化的过程如下： 灰度转换：如果图像是彩色图像，则首先需要将其转换为灰度图像。这可以通过将彩色图像的RGB通道值平均或权重化来实现，得到一个表示亮度的灰度图像。...映射像素值：根据每个像素值的累积概率分布映射出新的像素值，即将概率乘以255得到均衡化后的像素值。 像素重新映射：对于原始图像中的每个像素，根据映射将其像素值替换为均衡化后的像素值。...生成均衡化后的图像：根据重新映射的像素值，生成均衡化后的图像。均衡化后的图像在直方图上将有更平坦的分布，从而提高了图像的对比度。...plt.imshow(img) plt.title('myEqualize') plt.show() # 均衡化灰度图 衡化后的图像的直方图如图所示，其中左图为OpenCV库函数均衡化的效果，右图是我们手动实现均衡化的效果
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...
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...(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。...均衡的方式则完全同普通的均衡化算法：变换函数同像素周边的累积直方图函数（CDF）成比例。 图像边缘的像素需要特殊处理，因为边缘像素的领域不完全在图像内部。这个通过镜像图像边缘的行像素或列像素来解决。...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
在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。...那么我们来看看如何把普通的直方图均衡化算法利用到RAW图像中来。...以灰度图为例，如果已经统计了图像的直方图，则直方图均衡化的新的隐射曲线由以下代码获取： for (int Y = 0, Num = 0; Y < 256; Y++) { Num = Num +...我们可以仿照一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法 或者限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 文中的方法将局部直方图均衡化引入到16位中，尝试看看效果是否有改善，这里不多谈，只说下我遇到的几个问题...另外，同样的道理，在局部算法里，还可以不用直方图均衡化算法，可以使用任何其他的基于直方图的调整基数，比如自动色剂等等。 ? ?
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的直方图均衡化操作。...直方图均衡 相机和图像传感器不仅可以适应场景中自然产生的对比度，还可以管理图像传感器在可用的光照水平下的曝光程度。在标准相机中，设置快门和镜头光圈以确保传感器既不太多也不太少。...在许多情况下，在同一个图像中二者不可兼得。 直方图均衡数学背景是将一个分布（强度值的给定直方图）映射到另一个分布（强度值的更宽和理想的均匀分布）。...我们可以使用累积分布函数将原始分布重新映射到均匀分布，只需查看原始分布中的每个y值，并查看在均衡分布中应该进行的位置。对于连续分布结果将是一个精确的均衡，但是对于数字离散分布，结果可能很不一致。...(img.ravel(),256,[0,256]) hist_np2 = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) cv2.equalizeHist() 灰度图的直方图均衡化
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。...二、直方图均衡化 2.1 直方图均衡化的概念 直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种增强图像对比度(Image Contrast)的方法，其主要思想是将一副图像的直方图分布通过累积分布函数变成近似均匀分布...2.2 累积分布函数的数学原理 因为图像由一个个像素点组成，所以图像直方图均衡化是通过离散形式的累积分布函数求解的，直方图均衡化过程中，映射方法是： 其中，s_k指当前灰度级经过累积分布函数映射后的值...源图与均衡化处理后的对比效果 3.3 彩色直方图均衡化代码块 # 彩色图像直方图均衡化 img = cv2.imread("lenna.png", 1) cv2.imshow("src
前言 这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章，主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。...介绍 直方图均衡化，是对图像进行非线性拉伸，使得一定范围内像素值的数量的大致相同。这样原来直方图中的封顶部分对比度得到了增强，而两侧波谷的对比度降低，输出的直方图是一个较为平坦的分段直方图。...通过这种方法可以按照需要对图像的亮度进行调整，并且，这种方法是可逆的，也就是说知道了均衡化函数，也可以恢复原始的直方图。 算法原理 设变量代表图像中像素灰度级。...式子中代表图像中出现这种灰度的像素个数，是图像的总像素个数，图像进行直方图均衡化的函数表达式为:，式子中，为灰度级数(RGB图像为255)。...直方图均衡化后的图 ? 后记 本文为大家介绍了直方图均衡化算法，以及它的简单代码实现，希望可以帮助到你。
直方图均衡化方法属于图像增强的范畴，是一种对图像进行灰度级修正的方法。简而言之，就是对一个灰度图像进行处理，使他的特征更加明显。...通常情况下，在对图像进行进一步的处理之前，直方图均衡化是一种对灰度进行归一化处理的好方法，而且也可以增强图像的对比度。...对于那些灰度分布非常不均衡的图像来说，我们要做的就是通过对灰度值进行一个映射，将他灰度直方图尽可能的拉伸。通常情况下我们可以对他的累计分布函数（CDF）进行线性插值即可，实现起来也很简单。...用法 当然我们并不需要每次都自己写，调用matplotlib的函数可以很轻松的画出直方图，调用OpenCV的函数可以很轻松的进行均衡化： 代码 # coding: utf-8 import Image...，hist用来绘直方图，ravel是将二维图像数组转换成一维数组 xlim([0,256]) equ=cv2.equalizeHist(im) #OpenCV直方图均衡化的接口 figure()
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
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...='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...、g、r分别表示通道B、G、R 书籍：《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》
equ=cv2.equalizeHist(o)#灰度直方图均衡化 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",equ) mask=np.zeros(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.waitKey...掩模运算是将该玻璃板覆盖在原始图像透过玻璃板显示出来的部分就是掩模运算的结果图像。掩膜图像应用在感兴趣区、图像屏蔽、图像合成、结构特征提取、特殊形状图像提取等领域。...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. ,
") plt.hist(o.ravel(),256)#绘制灰度直方图 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，但其增强效果不易控制。...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》
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