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文档简介

1、.第三/四课直方图和直方图的规定化和均衡化，灰度直方图：图像中各灰度的出现频率分布的统计图表，1D离散函数。 将图像的总像素数设为n，共享l灰度，将rk设为k灰度，将nk设为图像中的灰度rk的像素数。 直方图表示h(rk)=nk、k=1、2、l。 反映直方图的标准化、灰度直方图、各灰度等级的出现频率的分布状况，进而反映图像的对比度(锐度)度，但不反映各灰度等级的空间位置分布。 直方图正规化：概率质量函数累积直方图正规化：累积分布函数、灰度直方图的意思、灰度直方图、灰度累积直方图、直方图的意思：场景分类、意思：画质、图像曝光不足、直方图集中在灰度等级低的一侧。 在图像曝光的迁移中，直方图集中在灰

2、度等级高的一侧，图像的对比度不足，像素占直方图区域整体的微小范围。 在高品质的图像中，像素占据所有可能的灰度等级，分布均匀。基本思想：变换原始图的直方图，以使其在所有灰度范围内均匀分布。 目的：增加像素灰度值的动态范围，提高图像整体的对比度。 想法：要查找灰度映射函数t ()，需要均匀的分布。 另外，直方图均衡，灰度映射函数t ()要求变换后的灰度以从黑到白的单一变化顺序变换后的灰度范围与原始灰度范围一致。 满足限制条件的是0 r 1，T(r )是单调递增函数，并且0 T(r) 1，按照直方图均衡原理，sk不一定是整数，所以考虑连续概率分布来进行离散化。 概率分布函数：直方图均衡原理，均衡后：

3、变换后图像为0，sk灰度范围内的像素面积=原图像为0，rk灰度范围内的像素面积。 直方图均衡原理，连续模型中的直方图均衡公式：离散化：一般来说，该离散变换不能证明能生成离散均匀概率密度函数(均匀直方图)。 但是，该离散变换确实有展开输入图像的直方图的倾向。 直方图均衡原理、直方图均衡过程示例、直方图均衡结果、直方图均衡结果、3.3直方图、直方图的规定化、直方图均衡：自动加强图像整体的对比度直方图的规定化：实现指定的直方图分布构想：直方图即均衡后的图像相等，使直方图的规定化、r和z分别代表连续的输入、输出图像的灰度等级。 根据输入图像推测Pr(r )、Pz(z )是要输出的图像具有的规定的概率密度函数。直方图规定化：指定连续模型、输入图像直方图均衡化、直方图均衡化，步骤1 :对原始输入图像进行直方图均衡化的步骤2 :根据指定的直方图分布进行直方图均衡化的步骤3 :求出步骤2的逆变换将原来的直方图映射到规定的直方图，直方图规定化：离散模型，G-1 ()很难获得，但如果sm和vn可获得，则将第m个灰度级投影到第n个灰度级。 单映射规则(SML ) :直方图规定

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