1樓:風火丫頭
在幾何畫板中自己擷取吧,比較快捷。然後分別呼叫matlab函式命令histeq()就可以了。
數字影象處理題目(直方圖均衡化)
2樓:鍾
pr(r11)=0.023寫錯了,
均衡化後只輸出10個灰度級了,分別是
ps(s3)=0.195;
ps(s5)=0.160;
ps(s8)=0.147;
ps(s9)=0.106;
ps(s10)=0.073;
ps(s11)=0.056;
ps(s12)=0.09;
ps(s13)=0068.;
ps(s14)=0.069;
ps(s15)=0.036;
其中r6、r7同被對映為12;
r8、r9同被對映為13;
r10、r11、r12同被對映為14;
r13、r14、r15同被對映為15。
圖的話,按照資料畫出來就是了,橫座標是輸出灰度級sk,縱座標是ps(sk)
數字影象處理 歸一化 均衡化
3樓:匿名使用者
歸一化就是概率歸1,以灰度圖為例,就是計算出各個灰度級所出現的概率,假設為p(k),
計算之後求出累積概率設為pi(k),
最後,建議對映,關係式是int((n-1)*pi(k) + 1);
直方圖均衡化後的影象怎麼算 已知原影象,求直方圖均衡化後的影象。不要matlab程式。我只求明白原理就行 10
4樓:匿名使用者
如圖,是均衡前後的直方圖對比。
直方圖均衡化的意義在於:儘量讓每個亮度的點都一樣多,從而讓**的灰度細節儘量展現在人眼前,符合人眼檢視**的規律。
所以舊圖的直方圖並不平坦,做完直方圖均衡化以後,直方圖就會趨向平坦。
就拿上面2張直方圖舉例:
假設一張**的的亮度最低是0,最高是255(我就不說灰度了)
1。假設**是一張m*m畫素大小的**
2。轉換以後,假設,舊圖亮度在0-10之間的點數,等於新圖0-30之間的點數(因為舊圖很多點都擠在0-10之間,新圖要把這些點拉開)
3。又因為新圖是平坦的,所以我們很容易假設,亮度為30的點數,佔了總點數的1/256,也就是(m*m)/256
4。所以新圖中,0-30亮度之間的點數為30*(m*m)/256
5。根據上面2和4的關係列等式
30=(256/(m*m))*(亮度在0-10的點數總和)
6。把10換成p,30換成q,這樣對應任何舊圖中的p亮度,都可以計算出與之對應的新圖的亮度p。舊圖跟新圖的對映關係就出來了。
以上計算都是基於一個假設:(3)新圖的直方圖是平坦的。
matlab 影象處理中,直方圖均衡處理與直方圖歸一化各有什麼作用?
5樓:匿名使用者
1、直方圖均衡化處理的「中心思想」是把原始影象的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區間變成在全部灰度範圍內的均勻分佈。直方圖均衡化就是對影象進行非線性拉伸,重新分配影象畫素值,使一定灰度範圍內的畫素數量大致相同。直方圖均衡化就是把給定影象的直方圖分佈改變成「均勻」分佈直方圖分佈。
2、歸一化是一種無量綱處理手段,使物理系統數值的絕對值變成某種相對值關係。簡化計算,縮小量值的有效辦法。直方圖歸一化類比這個吧!
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