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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!

看看这个概念 直方图均衡化 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法.直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接接对比度增强方法.直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调

为了减轻外部环境对图像造成的影响,比如光照、缩放、噪声、旋转等. 具体的归一化方法,要根据具体需要来进行,常用的方法有: 针对光照,可以对灰度值均值及方差进行归一化; 针对尺寸,可以对图像进行缩放到合适尺寸,在进行缩放和裁剪等操作; 针对噪声,可以采用滤波等方法. 博威图科技 shop111290463.taobao.com

听起来,直方图就是对全图进行统计.区域直方图就是对局部统计.如果不考虑复杂度当然是区域直方图好了,可以具体识别每个部位

你好,matlab直方图均衡化的函数只有一个histeq,就是你说的那个.它是用于图像处理的.如果你的直方图不是图像处理的直方图,请给我短消息,我可以把算法给你.histeq的作用是把“图像”的直方图均衡化.简单的说,有些图像有太多的亮点或者有太多的暗点.histeq通过一个算法,把亮度重新分配,让人看得舒服自然.比如说原来的点都集中在暗处,1-25之间,histeq就可以把25亮度的点“拉”到255处,24“拉”到240处..最后图像的细节都回呈现在你面前.例子 I = imread('pout.tif'); [J,T] = histeq(I); figure,plot((0:255)/255,T);

一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变

可能因为你读入的是一张rgb三色的图,需要在imread 后面加一行 rgb2gray 转换成灰度图,再做后面的归一化.

直方图又称质量分布图.是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况. 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况.在统计数据时,按照频数分布表,在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,称这样的统计图为频数分布直方图.比如你的图像是0-255像素的分布,那么直方图横坐标表示像素的分布,纵坐标表示每个像素出现的频率

axis([-1.5,1.5,0,0.5]) AXIS([XMIN XMAX YMIN YMAX])画图后用这个语句就可以规定坐标轴的范围的

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