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。...直方图演示 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。...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 ?
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： <...2、灰度图像直方图 ?...2、彩色图像直方图 ?..."># #图像直方图均衡化...2、原图与均衡化后的图像 ?
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。...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。...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。...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。...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。
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。
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。...统计直方图：对于灰度图像，统计每个像素值的频数，生成原始图像的直方图。直方图表示了不同像素值的数量分布。...计算累积分布函数：通过计算原始图像的累积分布函数，可以得到每个像素值的累积概率分布，即小于等于该像素值的概率。可以通过对直方图进行归一化和累加操作得到。...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。
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。...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。...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...， 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。
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。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...
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。 ?
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。...如果矩阵不是空的，它必须是一个与图像大小相同的8位数组。 histSize, # 每个维度的直方图大小数组。
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。...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。...将每个像素的概率分布值恢复到 0 到 255 的区间，作为目标图像的像素。 写出目标图像。...参考文献 [1] 应该如何理解概率分布函数和概率密度函数 [2] 直方图均衡化的数学原理 [3] 理解概率密度函数 [4] 直方图均衡化的数学原理 [5] 直方图均衡化（Histogram equalization
2.直方图均衡原理 直方图均衡也称直方图拉伸，是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图分布，来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。...采用直方图均衡化，可以把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。...以上述图片为例，均衡化之前的直方图，及均衡化后的直方图，如下所示： 图像的灰度值是一个线性函数，但像素的分布（灰度直方图）是一个一维的离散函数，重点是直方图如何分布。...如上图中直方图分布可见，左图像素值基本上都聚集在100-130之间，而在直方图均衡化之后，像素值则均匀的分布在0-255之间。实际在直方图均衡化后的图，也有更高的对比度，自然更高的清晰度与辨识度。...最后，查看直方图均衡化之前，及均衡化之后的灰度级数累积图，如下所示，我们可见原图中灰度集中分布，再均衡化后，灰度级数在0-255内递增，因此达到了灰度拉伸的效果，增强了图像的对比度和辨识度，达到了我们本篇的需求
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。 ? ?...【16位RAW图像处理二】：一种自适应对数映射的高对比度图像显示技术及其速度优化。
和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。...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....普通直方图均衡算法与AHE算法的解释 普通的直方图均衡算法对于整幅图像的像素使用相同的直方图变换，对于那些像素值分布比较均衡的图像效果比较好。...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。...直方图被裁剪的值，也就是所谓的裁剪限幅，取决于直方图的分布因此也取决于领域大小的取值。 通常，直接忽略掉那些超出直方图裁剪限幅的部分是不好的，而应该将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分。
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
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。
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。...; figure; imhist(I),title('对应直方图') % 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...,title('灰度级调整后的直方图') % MATLAB 还提供了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')
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。...上面描述了灰度图像上使用直方图均衡化的方法，但是通过将这种方法分别用于图像RGB颜色值的红色、绿色和蓝色分量，从而也可以对彩色图像进行处理。...直方图均衡化简单说明： 假设一幅大小为64*64像素（MN=4096）的3 bit图像（L=8）的灰度分布如下表。其中灰度级是范围[0,L-1]=[0-7]中的整数。 ? ? ?...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。 ?...1，IDLE：空闲时刻，等待图像帧有效到来跳转到下一个状态。 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。
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...Normalize这个就是图像归一化了。 本文主要讲解的就是CLAHE这个直方图均衡化的算法。...HE 针对第一个问题，提出了CLHE，加入对比度限制，其实原理很简单置直方图分布的阈值，将超过该阈值的分布“均匀”分散至概率密度分布上，由此来限制转换函数（累计直方图）的增幅。...【使用双线性插值的方案】 将图像分为多个矩形块大小，对于每个矩形块子图，分别计算其灰度直方图和对应的变换函数（累积直方图） 将原始图像中的像素按照分布分为三种情况处理： 红色区域中的像素按照其所在子图的变换函数进行灰度映射
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