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直方圖均衡 |
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科技名詞定義 中文名稱：直方圖均衡 英文名稱：histogram equalization 定義：使原直方圖變換為具有均勻密度分佈的直方圖，然後按該直方圖調整原圖像的一種圖像處理技術。 應用學科： 測繪學（一級學科）；攝影測量與遙感學（二級學科） 以上內容由全國科學技術名詞審定委員會審定公佈 直方圖均衡化是圖像處理領域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法。簡介 直方圖均衡化通常用來增加許多圖像的全局對比度，尤其是當圖像的有用數據的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分佈。這樣就可以用於增強局部的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化通過有效地擴展常用的亮度來實現這種功能。 這種方法對於背景和前景都太亮或者太暗的圖像非常有用，這種方法尤其是可以帶來X光圖像中更好的骨骼結構顯示以及曝光過度或者曝光不足照片中更好的細節。這種方法的一個主要優勢是它是一個相當直觀的技術並且是可逆操作，如果已知均衡化函數，那麼就可以恢復原始的直方圖，並且計算量也不大。這種方法的一個缺點是它對處理的數據不加選擇，它可能會增加背景噪聲的對比度並且降低有用信號的對比度。 實現 我們來看一個灰度圖像，讓ni表示灰度i出現的次數，這樣圖像中灰度為i 的像素的出現概率是 L 是圖像中所有的灰度數，n 是圖像中所有的像素數, p 實際上是圖像的直方圖，歸一化到0..1。 把c 作為對應於p 的累計概率函數, 定義為： c 是圖像的累計歸一化直方圖。 我們創建一個形式為y = T(x) 的變化，對於原始圖像中的每個值它就產生一個y，這樣y 的累計概率函數就可以在所有值範圍內進行線性化，轉換公式定義為： yi = T(xi) = c(i) 注意T 將不同的等級映射到0..1 域，為了將這些值映射回它們最初的域，需要在結果上應用下面的簡單變換： 上面描述了灰度圖像上使用直方圖均衡化的方法，但是通過將這種方法分別用於圖像RGB顏色值的紅色、綠色和藍色分量，從而也可以對彩色圖像進行處理。 [1] |
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