数学之路-python计算实战(14)-机器视觉-图像增强(直方图均衡化)
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我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是
是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数, 实际上是图像的直方图,归一化到 。
把 作为相应于 的累计概率函数, 定义为:
是图像的累计归一化直方图。
我们创建一个形式为 的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样 的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为:
注意 T 将不同的等级映射到 域。为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换:
上面描写叙述了灰度图像上使用直方图均衡化的方法。可是通过将这样的方法分别用于图像RGB颜色值的红色、绿色和蓝色分量,从而也能够对彩色图像进行处理。
- Python: cv2.equalizeHist(src[, dst]) → dst
- C: void cvEqualizeHist(const CvArr* src, CvArr* dst)
Parameters: - src – Source 8-bit single channel image.
- dst – Destination image of the same size and type as src .
The function equalizes the histogram of the input image using the following algorithm:
Calculate the histogram for src .
Normalize the histogram so that the sum of histogram bins is 255.
Compute the integral of the histogram:
Transform the image using as a look-up table:
The algorithm normalizes the brightness and increases the contrast of the image.
# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] import cv2 fn="test1.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) newimg=cv2.equalizeHist(img) cv2.imshow(‘src‘,img) cv2.imshow(‘dst‘,newimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
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http://blog.csdn.net/myhaspl/
直方图均衡化通经常使用来添加很多图像的全局对照度,尤其是当图像的实用数据的对照度相当接近的时候。
通过这样的方法,
亮度能够更好地在直方图上分布。这样就能够用于增强局部的对照度而不影响总体的对照度本博客全部内容是原创,假设转载请注明来源
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# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] #直方图均衡化 import cv2 import numpy as np fn="test5.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) h=img.shape[0] w=img.shape[1] newimg=np.zeros((h,w),np.uint8) scount=0.0 #原始图像灰度级 scol={} #目标图像灰度级 dcol={} #原始图像频度 Ps={} #累计概率 Cs={} #统计原始图像灰度级 for m in xrange(h): for n in xrange(w): scol[img[m,n]]=scol.setdefault(img[m,n],0)+1 scount+=1
以上是关于数学之路-python计算实战(14)-机器视觉-图像增强(直方图均衡化)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
数学之路-python计算实战(16)-机器视觉-滤波去噪(邻域平均法滤波)