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直方图均衡化是图像灰度变换中有一个非常有用的方法。图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理#xff0c;旨在使得图像整体效果均匀#xff0c;黑与白之间的各个像素级之间的点分布更均匀一点。通过这种方法#xff0c;亮度可以更好地在直方图上分布。
…直方图均衡化
直方图均衡化是图像灰度变换中有一个非常有用的方法。图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理旨在使得图像整体效果均匀黑与白之间的各个像素级之间的点分布更均匀一点。通过这种方法亮度可以更好地在直方图上分布。
直方图均衡化histogram equlization的目标是创建一幅在整个亮度范围内具有相同亮度分布的图像输入直方图H[p]和亮度范围[p0,pk]直方图均衡化的目标是找到一个单调的像素亮度变换qT(p)使输出直方图G[q]在整个输出亮度范围[q0,qk]内是均匀的增强了靠近直方图极大值附近的亮度的对比度减小了极小值附近的对比度。
在对图像做进一步处理之前直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法并且可以增强图像的对比度原先图像灰色区域的细节变得清晰。
示例代码
import cv2
# img为单通道图像灰度图
img cv2.imread(image_name.jpg)
img_new cv2.equalizeHist(img)
cv2.imshow(img_new)
效果图片
