histeq的原理: [MN]=size(H); [counts,x]=imhist(H);%H是读取的图像,imhist是对图像直方图进行统计,其中count,是每个灰度值得个数,x代表灰度值.一般的,x=1:256 location=find(counts~=0);%找到所有像素个数不为0的灰度级 MinCDF=min(counts(location));%找到包含个数最少的灰度级 for  j=1:length(location) CDF=sum(counts(location(1:j))…

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot…

在理解直方图均衡化的过程中,参考了一些书籍和博客,让人困惑的是,笔者对于直方图的理解还是停留在表面,并没有深入理解其内涵.因此,本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述,并给出其Python实现,最后对她背后所蕴含的一些科学思维,谈谈自己的一些看法. 什么是直方图? 对于一副灰度图像I,她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值,一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个(0,1,...,255).如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n,并对其进行归一化(n/N,N是所有灰度值出现次数的总和),这…

本文主要内容来源于书籍<python计算机视觉编程> 我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 PIL模块 PIL模块全程为Python Imaging Library,是python中一个免费的图像处理模块. 打开图像 PIL模块常用到它的Image类,打开图像首先要导入Image类 from PIL import Image, 然后调用Image的open方法. 例如 from PIL import Image image = Image.open("smallp…

/*-------------------------------------------------------------------------*/ // 函数名称: histeq() // 传入参数: // BYTE*dstData 要匹配的灰度图像内存空间 // double *srcArray 模版的直方图累积,并进行归一化,大小为256 // int m_Width 匹配内存空间的宽度 // int m_Height 匹配内存空间的高度 // int m_pitch 匹配内存空间的…

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:…

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换…

Histeq Enhance contrast using histogram equalization 该函数通过直方图均衡化来添加对照度 Syntax J = histeq(I,hgram) Description Histeq enhances the contrast of images by transforming the values in an intensity image, or the values in the colormap of an indexed image, …

这是数字图像处理课的大作业,完成于 2013/06/17,需要调用 openCV 库,完整源码和报告如下: #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <assert.h> #include <string> /* 灰度级结点 */ typedef struct…

from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(…