直方图均衡化的作用直方图均衡化的基本思想

今天给各位分享直方图均衡化的作用的知识，其中也会对直方图均衡化的基本思想进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

直方图均衡化是一种图像处理算法，用于增强图像的对比度和亮度，使图像看起来更加清晰和鲜艳。以下是直方图均衡化的算法步骤：

将输入图像转换为灰度图像，因为直方图均衡化只能应用于单通道图像。

计算输入图像的直方图。直方图表示图像中每个像素值的数量，它将显示图像中每个灰度级的像素数。

计算直方图的累积分布函数（CDF）。CDF表示图像中每个灰度级的像素数与图像总像素数之间的比例。可以通过对每个灰度级的像素数进行累积来计算CDF。

计算输出图像的像素值。对于每个像素位置，根据CDF将输入图像的像素值映射到输出图像的像素值。输出图像的像素值可以通过以下公式计算：

output_pixel=round(CDF(input_pixel))

其中，CDF是累积分布函数，input_pixel是输入图像中的像素值，output_pixel是输出图像中的像素值。

5.将输出图像的像素值从0到255进行归一化，以产生一个具有均匀分布的直方图的图像。

可以对输出图像进行一些后处理操作，例如对图像进行平滑处理，以去除噪声和细节，以及调整亮度和对比度，以获得更好的视觉效果。

总的来说，直方图均衡化算法通过将输入图像的像素值映射到一个均匀分布的灰度级来实现对比度和亮度的增强。这个过程可以增强图像中的细节和边缘，并使其更容易被识别和理解。

如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。

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。

它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。

直方图均衡化的步骤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.设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g.在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g=EQ(f),这个映射函数EQ(f)

必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数.这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序,原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列.

(2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性.

直方图均衡化处理的是单通道图像，即使是彩色图像也是分通道处理的。

直方图均衡化指的是频率域。

关于直方图均衡化的作用的内容到此结束，希望对大家有所帮助。