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工件图像的双直方图均衡化算法分析概述目录TOC\o"1-3"\h\u24218工件图像的双直方图均衡化算法分析概述 [32]。上文中已经计算出两个子图像的累计概率密度，然后采取传统直方图均衡化的方法对两个子图像分别进行处理，处理方式如下：ff根据以上两个公式，分别对两个子图像进行处理，得到直方图均衡化之后的子图像，最后替换原图像各像素点灰度，得到最终图像Y，Y的表达式为：Y3实验结果分析使用实际场景下的工件图片进行直方图均衡化算法、双直方图均衡化算法处理，两种算法对工件图片的处理效果及其直方图如图1.2所示。a、原图b、原图直方图c、直方图均衡化算法（HE）图像d、HE算法直方图e、BBHE算法图像f、BBHE算法直方图图1.2HE算法、BBHE算法处理效果及其直方图图1.2是一组光照条件较差的零件图像以及经过HE算法和BBHE算法处理过后的图像比较，图a是一幅工件图，图像整体偏暗，暗部细节信息很差，图b是原图的灰度直方图，可以看出大部分灰度值小于10。图c是使用HE算法进行对比度增强过后的图像，图d是HE算法处理过后的图像灰度直方图，相较于原图，HE算法处理过后的图像亮度非常高，出现了过度增强的现象，原因在于原来的图像整体偏暗，大部分都集中在小于10的灰度区间内，在做完直方图均衡化处理之后大于10的灰度区间增加了很多像素点，所以整体图像偏亮。图e和图f是BBHE算法处理过后的图像和它的灰度直方图，与原图相比，BBHE算法处理过后的图像对比度增强了，同时也很好的保持了图片的整体亮度，很多细节信息得到了增强。而相对于HE算法处理过后的图像，BBHE算法处理的图像将原图像按照灰度均值分割为两幅子图像，均衡化效果更好，图片也没有

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