直方图均衡

第三章 灰度变换与空间滤波

有些话、适合烂在心里 提交于 2019-12-27 11:31:30
3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本节讨论的所有图像处理技术都是在空间域进行的。空间与包含图像像素的简单平面。与频率域相反,空间域技术是直接操作图像像素的简单平面。 本章讨论的空间域处理可有下式表示: g ( x , y ) = T ⋅ [ f ( x , y ) ] g(x,y)=T\cdot [f(x,y)] g ( x , y ) = T ⋅ [ f ( x , y ) ] 式中, f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y ) 是输入图像, g ( x , y ) g(x,y) g ( x , y ) 是输出图像, T T T 是在点的邻域上定义的关于f的一种算子。算子可应用于单幅图像或图像集合。 邻域与预定义的操作一起称为空间滤波器(也称为空间掩模、核、模板、窗口)。在邻域中执行的操作据欸的那个了滤波处理的特性。 最小邻域为 1 × 1 1\times 1 1 × 1 。在这种情况下, g g g 仅取决于点(x,y)处的 f f f 值,而式(3.1-1)中的 T T T 则成为一个形如下式的灰度(也称为灰度级或映射)变换函数: s = T ( r ) s=T(r) s = T ( r ) 式中,令 s s s 和 t t t 分别表示 g g g 和 f f f 在任意点 ( x , y ) (x,y) ( x , y ) 处的灰度。

Matlab实现直方图均衡化

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 00:11:01
G = imread ( 'aini555.jpg' ); I = rgb2gray ( G ); J = histeq ( I ); %直方图均衡化,这一个函数就可以做到均衡化的效果 figure , subplot ( 121 ), imshow ( uint8 ( I )); title ( 'ԭͼ' ) subplot ( 122 ), imshow ( uint8 ( J )); title ( '均衡化后' ) figure , subplot ( 121 ), imhist ( I , 64 ); title ( '原图像直方图' ); subplot ( 122 ), imhist ( J , 64 ); title ( '均衡化后的直方图' ); matlab程序如上,结果如下: 来源:博客园 作者: 疯耔 链接:https://www.cnblogs.com/Ph-one/p/11567536.html