opencv----彩色图像对比度增强

【opencv----彩色图像对比度增强】的更多相关文章

opencv----彩色图像对比度增强

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几…

(二)OpenCV-Python学习—对比度增强

·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低.实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低.对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度.常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等. 1. 灰度直方图及绘制灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率.其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数.如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可…

ISP图像调试工程师——对比度增强（熟悉图像预处理和后处理技术）

经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441…

opencv —— equalizeHist 直方图均衡化实现对比度增强

直方图均匀化简介从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算序号运算步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22…

Opencv——彩色图像灰度化的三种算法

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像.24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度. 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像:当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中. (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3; (2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j); (3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所…

SSE图像算法优化系列十九：一种局部Gamma校正对比度增强算法及其SSE优化。

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)…

one-hot句子向量对比度增强

one-hot映射时,如何选取TOPN作为每一个词承载的word2vec的信息? 我们已经知道,对于这种例子: 怎么绑定手机号? 怎么关联手机号? 他们的相似度取决于绑定和关联这两个词如何相似. #取top2词的相似度vec_i = np.array([1, 0.73, 0.71, 0])vec_j = np.array([0.71, 0.73, 1, 0.71]) dist = linalg.norm(vec_i - vec_j)sim = 1.0 / (1.0 + dist) print(s…