直方图均衡化步骤？

一、直方图均衡化步骤？

直方图均衡化的步骤是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式

,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果.设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g.在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f),这个映射函数EQ(f)

必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):　　(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数.这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序,原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列.　　

(2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性.

二、直方图均衡化原理？

直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。

三、直方图均衡化的算法？

直方图均衡化是一种图像处理算法，用于增强图像的对比度和亮度，使图像看起来更加清晰和鲜艳。以下是直方图均衡化的算法步骤：

将输入图像转换为灰度图像，因为直方图均衡化只能应用于单通道图像。

计算输入图像的直方图。直方图表示图像中每个像素值的数量，它将显示图像中每个灰度级的像素数。

计算直方图的累积分布函数（CDF）。CDF表示图像中每个灰度级的像素数与图像总像素数之间的比例。可以通过对每个灰度级的像素数进行累积来计算CDF。

计算输出图像的像素值。对于每个像素位置，根据CDF将输入图像的像素值映射到输出图像的像素值。输出图像的像素值可以通过以下公式计算：

output_pixel = round(CDF(input_pixel))

其中，CDF是累积分布函数，input_pixel是输入图像中的像素值，output_pixel是输出图像中的像素值。

5. 将输出图像的像素值从0到255进行归一化，以产生一个具有均匀分布的直方图的图像。

可以对输出图像进行一些后处理操作，例如对图像进行平滑处理，以去除噪声和细节，以及调整亮度和对比度，以获得更好的视觉效果。

总的来说，直方图均衡化算法通过将输入图像的像素值映射到一个均匀分布的灰度级来实现对比度和亮度的增强。这个过程可以增强图像中的细节和边缘，并使其更容易被识别和理解。

四、直方图均衡化的介绍？

如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。

直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。

它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。

五、直方图均衡化和规定化的区别和联系？

均衡化和规定化都是通过全局直方图调节来改变图像的对比度,其实就是根据一个表来做映射。

区别：

生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。

直方图均衡化是将原图像经变换生成一幅灰度级较为均衡化的图像。

六、直方图均衡化与拉普拉斯区别？

拉普拉斯是2nd-order锐化，求二阶找zero-crossing为边界，效果不好，一般是做完高斯平滑再用拉普拉斯。 一阶的有roberts, sobel等等，直接用的化效果比拉普拉斯好。

七、直方图均衡化的目的是使图像直方图尽可能的分布均匀？

直方图均衡化，因为灰度图的灰度值分布不均匀，通过均衡化，使其尽可能的均匀分布。

要二值图均衡化感觉很扯啊（有可能某些特殊算法要求。。。）

二值化大都是为了重点突出想要的区域（这区域相对于不要的部分往往很小/很大）均衡化，会破坏区域面积，是模糊。

而且二值图均衡化应该会任意抽取一部分0变为1，位置无法确定（假设0多，1少）。因为直方图仅保留灰度值，丢失位置信息。

我试了下，很糟，全白（有可能是我选的图像问题）

八、matlab图像处理中，直方图均衡处理与直方图归一化各有什么作用？

1、直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。

直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

2、归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。直方图归一化类比这个吧！

九、为什么直方图均衡后图像更清晰？

直方图均衡后图像更能反映数据的分布规律

十、python直方图和条形图的区别？

条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。