如何解读数码相机的直方图

如何解读数码相机的直方图
如何解读数码相机的直方图

如何解读数码相机的直方图

与传统相机相比,数码相机的一大优势是LCD液晶显示屏,可以即拍即现。我们除了可以用它来取景,用它来查看照片中的人物是否闭着眼睛,是否拍摄到了自己需要的场景,效果是否满意,一旦发现问题即可以删除重拍。不过,数码相机的LCD液晶显示屏一般尺寸较小,像素也比较低,显示效果与实际拍摄效果往往有很大的差异,一旦输入电脑或者输出照片时很容易发现曝光不足或曝光过度的情况,对于追求影像品质的摄影爱好者而言这是无法忍受的。这时,我们需要用到LCD液晶显示屏的另一项功能,那就是“直方图显示功能”。

直方图也叫柱状图,它以坐标轴上波形图的形式显示照片的曝光精度,其横轴表示亮度等级,从左侧0(暗色调)到右侧255(亮色调),将照片的亮度等级分为256级,而纵轴则表示每个亮度等级下的像素个数,峰值越高说明该明暗值的像素数量越多,在画面中所占的面积也就越大,将纵轴上这些像数值点连接起来,就形成了连续的直方图波形。通过直方图的横轴和纵轴我们可以理性地判断曝光是否合适,影像的层次是否丰富,是否超出了数码相机的动态范围等等。

当然,要想使用直方图,首先得学会如何解读“直方图”:

以一般的正确曝光的要求来看,一幅照片需要有丰富的层次,无论是高光部分还是阴影部分,细节层次越多越好。这样的照片通过直方图来显示时,则从左到右都有曲线分布,同时直方图的两侧不会有像素溢出。典型的直方图形状有以下5种,分别对应不同的曝光状况(由于数码相机与Photoshop的直方图显示方式相仿,故以Photoshop上的直方图显示为例,以便于直观了解):

1. 平滑型—曝光正确

图1

正确曝光照片的亮度色调分布应该是比较平均的,表现在直方图上其曲线形状看上起平滑饱满,由左端0位置开始,渐进变化,平滑过渡到右端255这个位置,在各亮度等级上均有像数表现,并且在左端(最暗处)和右端(最亮处)没有溢出现象,保留着各亮度的细节层次。

如图1所示,图1的直方图中没有断档和溢出,说明这是一幅曝光准确的照片,亮部和暗部都保留了丰富的层次和细节。

图2

而图2虽然过渡并不平滑,但亮度和暗部均没有溢出,中间也没有断档,所以也是一幅曝光准确的照片2. 右坡型—曝光不足

曝光不足照片的直方图曲线波形偏重于左侧,多数的像素集中在左侧,波形图的右侧有较明显的下降,并且其右侧到255(最亮处)位置处有一段空白,很少甚至没有像素。这种照片看上去过于暗淡,暗的部位较多,亮调不足,可通过增加曝光补偿、增大光圈或降低快门速度来调整。在用Photoshop进行后期处理时,可以点击“图像→调整→暗调/高光”,拖动“暗调”项滑杆来修正曝光不足。

图3

如图3所示,直方图左边暗部看不见末端,且峰值有溢出现象,表明该幅照片的暗部细节没有被数码相机完全记录下来,溢出部分在照片里表现为“死黑”,这些像素的记录值为0,而右边亮部的峰值很低,且所占比例很小,说明这幅照片曝光不足,画面偏暗,需要增加曝光。

3. 左坡型—曝光过度

过曝照片的直方图与曝光不足照片的直方图刚好相反,像素集中于右侧,而左侧的像素很少,从0(最暗处)到曲线波形的起始处有一段空白,很少甚至没有像素,照片的色调很亮,或有大面积的反光源。拍摄时可通过减少曝光补偿、缩小光圈或提高快门速度来调整曝光设置。在用Photoshop进行后期处理时,可以点击“图像→调整→暗调/高光”,拖动“高光”项滑杆来修正过曝现象。

图4

以图4为例,右边亮部的曲线溢出,溢出的部分在照片里表现为“死白”,左边曲线很低,说明画面亮部曝光过度,亮部细节有明显损失。

4. 中凸型—反差过低

直方图上的像素集中在曲线的中间部位,波形在中间凸起,两边下降,靠近0和255位置没有像素,缺少暗调和亮调,对比度不足,照片看上去模糊、灰蒙蒙。这种直方图很常见,主要时拍摄时天气等环境因素影响造成,比如有雾、沙尘、太阳光太强等,可使用偏震镜等设备加于调节。在用Photoshop进行后期处理时,可以点击“图像→调整→色阶”,将两端黑白场滑杆分别移动到直方图两侧起始点稍稍向里一点的位置,可使照片的影调得到一定的调整。

图5

图5的直方图的峰值集中在中间,左边暗部和右边亮部都缺失,说明图片反差过低,在阴雨天或者光线不足的条件下拍摄很容易出现反差过低的情况,这张照片就是在阴天拍摄的。

5. 中凹型—反差过大

这种照片的直方图曲线波形是两边高、中间凹陷,像素主要集中在左右两侧,中间很少,照片有明显的暗调和亮调部分,但中间中等亮度部分比较缺少,明暗反差大。这种直方图除了特意进行剪影或高反差创

作外,主要是没有掌握好测光部位及测光方式,可以将测光点定位在明暗交接部位等方法进行调节。在用Photoshop进行后期处理时,可以点击“图像→调整→暗调/高光”,分别拖动“暗调”和“高光”项的滑杆来修正。

图6

从图6的直方图可以看出,两侧峰值都有溢出,说明画面反差过大,亮度和暗部细节都有所损失,拍摄时最好用中灰减光镜减小反差,或者根据需要以亮部或者暗部为基准曝光,以此图为例,刻意突出松树的质感,而忽略云层的细节。尽管直方图上看上去反差过大,但仍达到了笔者想要的结果。

以上5种形状的直方图是比较典型的直方图,但这并不说明所有照片的直方图都如此,不同照片具有不同形状的直方图,并不是千篇一律的,甚至有些不规则直方图的照片反而正是拍摄者所追求的效果,有些特殊情况,如有些深色背景的照片其直方图也像曝光不足照片一样,曲线偏重于左侧,但曝光是准确的。

所以,用直方图指导曝光时要根据自己的拍摄需要和想要达到的拍摄效果,完全曝光准确的照片未必是效果最好的照片。

另外,为了降低后期处理的难度,拍摄时也不能过去偏离自己的曝光要求。拍摄时最好掌握以下两大曝光原则:

首先,当拍摄场景的动态范围超过数码相机的动态范围时,至少要保证直方图亮部或暗部其中一项不溢出,这时最好的办法是用中灰减光镜降低反差,或者也可以根据你的拍摄需要以亮部或暗部为曝光基准,另外也可以将相机架在三脚架上用包围曝光拍摄几张照片,再在后期用Photoshop等图像处理软件叠加,以扩展照片的动态范围。

其次,“白加黑减”这一曝光法则不仅适用于传统相机,数码相机也同样适用。在画面中亮度或暗部占据很大面积时,要适当增加或减少曝光,至于增加或减少多少曝光量,则根据拍摄场景中所占的比例而定。

总结

用直方图指导曝光是很实用的方法,当然这要建立在你的拍摄主题之上。要准确应用好直方图来判断曝光准确性,还需要多拍、多实践。

基于颜色直方图的图像检索(实验分析)

基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间,有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究,病开发出了相应的检索系统,例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统,Virage公司研发的VIRAGE系统,麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook 系统,哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统,斯坦福大学研发的WBIIS系统,U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像,例如形状、颜色、纹理等,并以此为依据对图像进行比较检索,在这篇论文中,系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离,依据距离的远近来判断相似性,这种方法简单易行,由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息,判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联,也就是说,距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是,经过试验的判定,这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1.RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的添加剂,对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从(0,0,0)到(1,1,1)

直方图图像增强技术

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第7卷第4期(2011年2月)直方图图像增强技术 龙清 (重庆广播电视集团(总台),重庆401147) 摘要:图像增强就是通过一定的方法对图像进行处理和变换,它能有效地改善图像整体质量和局部特征,是数字图像的预处理。基于直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围。实验结果表明,直方图均衡化和规定化处理确能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,从而改善图像的可视质量。 关键词:图像增强;直方图;均衡化;规定化;灰度级;MATLAB 中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2011)04-0883-04 The Image Enhancement Based on Histogram LONG Qing (Chongqing Radio &TV Group (Station),Chongqing 401147,China) Abstract:Image enhancement which is also called image pre-processing ,can improve the visual quality of the whole and partial image,by transforming the image's data according to some special methods.The image enchancement based on histogram equalization and specifica -tion can improve the contrast details and the dynamic range of gray level of the image.The MATLAB experiments demonstrate that the image enchancement based on histogram equalization and specification actually make the image better in vision. Key words:image enhancement;histogram;equalization;specification;gray level;MATLAB 在图像摄取、传输和变换过程中,由于受到系统噪声、曝光不足(或过量)以及相对运动等因素影响,获取的图像往往会与原始图像之间产生某些差异(称为降质或退化)。降质后的图像质量变差,从中提取的信息量减少,甚至出现错误信息。图像增强技术可以根据图像的模糊情况,采用各种特殊的技术手段来突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,达到整体或局部改善图像质量的目的。目前,图像增强技术还没有统一的技术标准,采用的方法也有所不同,常用的图像增强技术有直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化等方法。本文将着重分析基于直方图修改的图像增强技术。 1图像增强 图像增强就是通过一定的方法给原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征,抑制图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不用分析图像降质的原因,处理后的图像不一定完全逼近原始图像。增强图像可以是一个失真的过程,其目的就是要改善图像的视觉效果。针对给定图像的应用场合,有目的地选择强调图像的整体特征或局部特征,将原来模糊的图像变得清晰,扩大图像中不同物体之间的特征差别,改善图像质量,丰富信息量,加强图像判读和识别效果,从而满足某些特殊分析的需要。 灰度是图像的一个重要技术指标,对图像灰度的研究有着广泛的代表意义,本文将以灰度图像作为研究对象。对于灰度图像来说,所有的像素都可以用灰度来表示,其图像灰度的亮度函数(阵列)大于零。 2灰度直方图 直方图又称柱状图,就是相对将一个变量的不同等级的频数用柱状线标绘的图表。灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间的统计关系,可表达为: p(r k )=n k /n k=0,1,2…L-1 其中,n 为图像像素总数,r k 表示第k 个灰度级,n k 表示图像中灰度级r k 出现的像素的个数,p(r k )表示灰度级r k 出现的概率。灰度直方图是一个概率密度函数,如果图像的灰度级都集中在很窄的灰度范围内,则表明该图像的灰度取值动态范围小,相应的图像对比度较低;如果图像的灰度级比较均匀地分布在较大的灰度范围内,则表明该图像具有较大的灰度动态范围,相应的图像具有较大的对比度。灰度直方图给出了关于图像概貌的一个总体描述,从灰度图中可以知道图像的灰度范围、每个灰度级的出现频率、灰度级的分布、整幅图像的平均明暗和对比度等情况,为进一步处理图像提供了重要的依据。通过有针对性地改变直方图的灰度分布状况,使灰度均匀地或按预期目标分布于整个灰度范围,从而达到增强图像的效果。3直方图均衡化 3.1整体直方图均衡化 直方图均衡化就是把原图像的直方图通过灰度变换函数修正为灰度均匀分布的直方图,然后按均衡直方图修正原图像。它以收稿日期:2011-01-18 作者简介:龙清(1966-),男,重庆广播电视集团(总台)高级工程师,硕士,曾在《电视技术》、《光通信技术》等杂志上发表过文章。E-mail:eduf@https://www.360docs.net/doc/de10683223.html, https://www.360docs.net/doc/de10683223.html, Tel:+86-551-56909635690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.7,No.4,February 2011,pp.883-886

基于图像增强直方图

作者简介:刘计平(1968-),女,河北省平山县人,讲师,硕士。 收稿日期:2007-08-14;修回日期:2007-12-25 0引言 这里讨论空间域直接对像素操作的图象增强,重点研究分析了用直方图增强图像的简便处理算法。图像增强是用来提高图像的视觉效果或将图像转换成适于人眼、机器分析形式的一门技术。用直方图变换方法进行图像增强技术是以概率论为基础的。具体讲直方图就是图像的每一级灰度所占的像素数目。对一幅灰度图像直方图给出了一幅图像所有灰度值的整体描述。可用直方图均衡化和规定化处理增强图像。 1直方图均衡化的图象增强 绘制直方图,横轴代表灰度级,纵轴代表每一灰度 级所占像素个数如图1。用以下公式可表示直方图: p(sk)=nk/n,k=0,1……,L-1,其中sk表示图像第K 级灰度值,nk对应K值灰度级的像素数,n是图像的像素总数,L表示图像的灰度级总数如L=256等,通过直方图图1可看出图象具有各灰度级的像素分布以及动态范围。 直方图均衡化的算法,这里以256级灰度图像为例,说明如下:1)统计原始灰度图的直方图的各灰度 级sk的像素nk(k=0,1,2,…,255);2)用ps!" s=n kn ;0≤sk≤255,k=0,1,…,255计算原始直方图,计算量 大。3)用2)中的结果来计算累计直方图tk=255 k=0 $ nk n(k=0,1,2,…,255),计算量大。4)取整扩展tk=int[(N-1)tk+05],其中(k=0,1,2,…,255,N=256)。5)由4)计算结果, 建立映射对应关系(sk→tk),即将原始灰度图中灰度为s k 的替换成新直方图中灰度为tk(k=0,1,2,…,255),如t0 =1,则s0=>t1=1或0灰度级=>1灰度级。6)统计新直方 图各灰度级象素nk,注意几个原始灰度级映射到同一个新直方图灰度级时,此新直方图灰度级像素是几个原始灰度级象素的和。如:3=>6,4=>6,则n6=n3+n4。7)用p s!"s= n kn 计算新直方图或均衡化后的直方图,可知新直方图灰度级减少,各灰度级概率突出和增大拉宽,结果是增强了图像的对比度以及增加了原灰度值的动态范围,把原始图像的直方图变成均匀分布的形式。 2直方图规定化的图象增强 直方图均衡化处理方法的效果还是很不错的,从 实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动增强整幅图像的对比度,但具体的增强效果也因此不易控制,只能得到全局均衡化处理的直方图[1-2]。在实际应用中,往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布,以有选择的对某灰度范围进行局部范围内的对比度增强,此时可以采用对直方图的规定化处理。直方图的规定化处理主要有三个步骤(以1幅64×64,8bit灰度图象为例说明): 基于图像增强直方图 刘计平 (山西太原市交通职业技术学院,山西 太原 030031) 【摘要】图像增强是数字图像的预处理,对图像整体和局部特征都能有效地进行改善。文章主要研究比较了直方 图的均衡化和规定化方法的图像增强的基本原理和算法,以及能改进灰度图像的对比度和灰度级动态范围的处理,为更好的快速掌握和应用直方图增强图像技术提供了好的指导和参考资料。【关键词】图像增强;直方图;均衡化;规定化;算法【中图分类号】TH86 【文献标识码】B 【文章编号】1003-773X(2008)02-0164-03 BasedonImageEnhancementofHistograms LIUJi-ping (SchoolofJiaotongVocationalTechnology,Taiyuan030031,Shanxi,China) 〔Abstract〕Imageenhancemntwhichisalsocalledpre-processingplaysanindispensableroleinsignalprocessing.Thisarticleintroducestwokindsofalgorithm,histogramequalizationandspecifications,whichcanimprovethecontrastdetailsandequalizethedynamicrangeofimagegraylevel,whichprovidegooddirectionandreferenceforbetterandrapidmasteringandutilizingimageenhancementtechnologyofhistograms.〔Keywords〕Imageenhancement;Histogram;Equalization;Specification;Algorithm 第24卷第2期(总第101期)机械管理开发 2008年4月Vol.24No.2(SUMNo.101)MECHANICALMANAGEMENTANDDEVELOPMENT Apr.2008 图1 直方图

如何用excel做直方图

(转载于word帮助文件,建议大家使用word时遇到问题按F1搜索帮助) 使用直方图显示数据 利用分析工具库的直方图工具,您可以分析数据并将其显示在直方图(显示频率数据的柱形图)中。安装Microsoft Office Excel 2007 后此数据分析加载项才可用,但可能不能自动加载。 如果在“数据”选项卡的“分析”组中未显示“数据分析”按钮,则必须加载分析工具库加载宏。要点 您要做什么? ?了解有关在直方图中绘制数据的详细信息?加载分析工具库?创建直方图 了解有关在直方图中绘制数据的详细信息 要创建直方图,必须将数据组织到工作表上的两列中。这些列应包含以下数据: ?输入数据要使用直方图工具分析的数据。 ?接收区域数据这些数字指定了在进行数据分析时您希望直方图工具度量输入数据的间隔。当您使用直方图工具时,Excel 会对每个数据区域中的数据点计数。如果数字大于某区域的下限并且等于或小于该区域的上限,则对应的数据点包括在该特定区域内。如果忽略接收区域,Excel 将创建一个介于数据最小值和最大值之间的均匀分布区域。 1 / 5 直方图分析的输出会显示在一个新的工作表(或新的工作簿)中,将显示一个直方图表和一个反映直方图表中数据的柱形图。 加载分析工具库 。选项”“Office 按钮”,然后单击“Excel 1. 单击”。单击2. “加载项”。3. “加载项”,然后单击转到在“管理”框中,单击“Excel ”框中,执行以下操作之一:4.

在“可用加载宏?确定”。“要加载分析工具库,请选择“分析工具库”复选框,然后单击?分析工“要令分析工具库包括Visual Basic for Applications (VBA) 功能,请选中”- VBA”复选框,再单击“确定。具库浏“可用加载宏”框中列出,请单击VBA”如果“分析工具库”或“分析工具库-未在“提示找到它。览””进行安装。 5. 如果显示一条消息指示您的计算机上当前未安装分析工具库,请单击“是命令。“数据分析””数据选项卡的“分析”组中使用加载分析工具库之后,可从“提示 返回页首创建直方图 1. 要输入要在直方图中分析的数据,请执行以下操作之一:?将示例工作表数据复制到您的工作表。如何复制示例工作表数据 ?创建一个空白工作簿或工作表。?选择“帮助”主题中的示例。 不要选择行或列标题。注释 2 / 5 ”中选择示例从“帮助?Ctrl+C。按?。,然后按在工作表中,选择单元格A1 Ctrl+V A B 1 输入区域接收区域 2 87 20 3 40 27 4 60 45 5 6 80 62 7 3 8 52 9 20 10 11 43 74 61 ?在工作表中,按以下方式输入自己的数据: 1. 在一列中,键入输入数据。

直方图讲解

[转贴]相机直方图的解析!!!! 认识直方图,很重要!!!直方图在数码摄影当中的前期拍摄和后期处理过程中,极具实用价值。简单说说基本识别内容。p01 是一个比较好的直方图例子。这可以看作是一个坐标系。纵坐标(由A向上代表像素的量),横坐标(由A到B)表示亮度的级别。亮度分成了256个级别。大致分成几个区域“暗调、阴影、中间调、亮调和高光”。从直方图可以看出各个色调所具有的像素数量(相对而言)。这么说还是抽象,看图解释。 p01 p02 这个图像发灰,从直方图上看,暗调像素缺乏,亮调像素缺乏。 p03 直方图的像素偏向左边暗调,右侧空缺,说明亮调曝光的像素太少。

p04 像素又都堆积到了直方图右侧,左侧缺乏,这是曝光过度。 p05 这种情况非常重要:像素曲线在左右两侧分别顶到了头儿,甚至拐向上方。这就是“高光溢出(有翻译成剪切)”和“阴影溢出”。溢出的区域分别以红色和蓝色代表(在一些调整软件中,就有这样的溢出警告)。溢出,就是常说的“死白”或“死黑”——无层次白和无层次黑。一般在正常调图的时候应避免,这也是一个衡量后期处理的一个指标,最暗区域和最亮区域仍旧能够保留层次,俗语讲,直方图上两头儿不撞墙(上面曝光不足和曝光过度的两张图片两头儿都贴“墙”上了)。

p06 这是一个比较“好看”的直方图所代表的图象。 p07 这是上面灰调图像经调整后的效果,直方图被拉开。这也是前贴中运用的“色阶寻找黑白场”的过程。

p08 这是曝光不足的调整后效果。 直方图在拍摄过程中保证曝光合适的重要观察点:暗处和亮处(AB两点)没有溢出。很多朋友拍完一张就看回放,或者拍之前也看液晶屏。呵呵,我嫌太累。开玩笑。后期调整,不管是jpeg格式还是raw格式,开始调整的依据就是看直方图填补两头的空缺。如果两头儿没有空缺,片子也是灰蒙蒙不透彻,那就要调整反差了。 需要说明的是,可以依据直方图结合实际图片判断实际问题,但是不能仅仅依据直方图不看图片就说图片有问题。个性化的高调和低调图片、特殊照明条件下的图片,直方图都很特别。 以上说的仅仅是如何识别直方图。大致讲讲基本原理,不够严谨。

实验-数字图像的直方图统计

实验二数字图像的直方图统计 一、实验目的 1.了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理; 2.掌握用VC编程实现直方图统计的方法; 3.在微机上调试程序; 5. 分析数字图像直方图的特点。 二、实验原理 图像的直方图 图像的(灰度统计)直方图是一个一维的离散函数。它的定义为: 设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值,n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数,n是图像象素总数,则: p s(s k)= n k/n k=0,1, ,L-1 称为图像f(x,y)的直方图。 这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。以n k为自变量,以p s(s k)为函数,得到的曲线就是图像的直方图,在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。 它提供了原图灰度值的分布情况,也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。 对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。 图2-1 灰度图像直方图统计流程 三、实验前准备 1.预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容; 2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法; 3.了解本实验的目的和实验内容。 四、实验内容 1.在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像; 2.编写对灰度图像进行直方图统计的程序,并将结果显示在屏幕上。 五、实验报告要求 1.总结对灰度图像进行直方图统计的过程,比较不同的图像其直方图特性;

2.对实验结果进行分析。 六、参考步骤和程序 在实验一的基础上,进行如下操作: 1、点击ResourceView,右键点击Dialog,选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为 ID_HIST,对话框名称改为“直方图” 2、在工具栏中点“插入”-“新建类”,输入类名,并选Base Class为CDialog,Dialog ID为 ID_HIST。这样就将对话框和类联系起来了,在该对话框中拖入一Edit控件,将其ID 设为IDC_HISTSHOW; 3、快捷键“Ctrl+W”,出现MFC ClassWizard对话框,在Messages栏中分别选 WM_INITDIALOG和WM_Paint,再点击“Add Function”,即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。 4、在Hist.h文件“public:”下面输入如下变量定义: LONG m_lCount[256]; char* m_lpDIBBits; LONG m_lWidth; LONG m_lHeight; int m_iIsDraging; CDlgIntensity(CWnd* pParent = NULL); 5、打开Hist.cpp程序,在CHist::OnInitDialog()函数中“// TODO: Add extra initialization here” 前将如下代码拷贝进去: unsigned char* lpSrc; LONG i; LONG j; 6、在“// TODO: Add extra initialization here”后将如下代码拷贝进去: CWnd* pWnd=GetDlgItem(IDC_HISTSHOW); pWnd->GetClientRect(m_MouseRect); pWnd->ClientToScreen(&m_MouseRect); CRect rect; GetClientRect(rect); ClientToScreen(&rect); m_MouseRect.top-=rect.top; m_MouseRect.left-=rect.left; m_MouseRect.top+=25; m_MouseRect.left+=10; m_MouseRect.bottom=m_MouseRect.top+255; m_MouseRect.right=m_MouseRect.left+256; for(i=0;i<256;i++) { m_lCount[i]=0;

白细胞直方图解析

白细胞直方图解析 第二军医大学长海医院实验诊断科 凌励 随着基础医学的迅速发展,特别是计算机技术的广泛应用,血液分析仪的研制水平不断提高,检测原理不断完善。血液分析仪不但检测速度快,精确度高,操作简便,而且还能提供白细胞、红细胞、血小板的体积分析直方图,以直观反映细胞的大小分布情况,为检验师监控仪器工作状态,判断检验结果提供了强有力的工具。SYSMEX三分类的血液分析仪一般都以电阻抗原理进行白细胞分类,仪器依据大多数正常形态的白细胞细胞在溶血素作用后的大小排列,人为设置了4个辨别线,将白细胞直方图划分三个区域,来辨别小白细胞、中白细胞和大白细胞。 一.白细胞直方图的基本概念 1.电阻抗原理根据血细胞是非导电的性质,悬浮在电解质溶液中的血细胞颗粒,在通过检测小孔时可引起电阻的变化为基础,对血细胞进行计数和体积测量。 2.直方图定义以血细胞体积大小为横座标,不同体积的细胞出现的相对频率为纵座标,来描绘细胞群体分布情况的曲线图形称作血细胞直方图。 3.白细胞直方图在计数白细胞时,要加入溶血素使红细胞破坏,此时白细胞膜受到破坏,细胞浆流失,使白细胞体积大小发现变化,因此需要强调的是在白细胞直方图上细胞排列的顺序不是细胞的原始大小,而是经溶血液修饰的细胞大小。 图1,加入溶血素前的细胞大小

图2.为加入溶血素后的细胞大小(在直方图上所示) 二.白细胞分类原理 (一)辨别线的设置 1.低辨别线(LD):在30至60fL之间自动寻找最适位置。 2.高辨别线(UD):固定在300fL ,用作粒度分布的异常监视。 3.辨别线1(T1):自动寻找从LD至UD之间白细胞分布曲线的波谷,第一波谷值设为“TROUGH”辨别线1(T1), 4. 辨别线2(T2):自动寻找从LD至UD之间白细胞分布曲线的波谷,第二波谷值设为“TROUGH”辨别线2(T2)。 (二)辨别线的作用 1.对正常形态的白细胞进行粒度分类从以下两图可以直观地看到白细胞分类情况。 WL与T1之间为W-SCR%,相当于L YM%; T1与T2之间为W-MCR%,相当于MEX%(单核细胞、嗜酸细胞和嗜碱细胞之和,)。T2与WU之间为W-LCR%,相当于NEUT%)。 2.监视白细胞粒度分布的情况,提供异常分布信息 白细胞粒度分布正常时,白细胞直方图显示三峰性分布,在低辨别线(LD)与高辨别线(UD)之间有两个谷值(T1)和(T2)。当谷值辨别线不能设定,或在设定的辨别线位置的度数比规定值高时,将标有白细胞粒度分布异常警号。下面将白细胞分布异常的警号按优先顺序来介绍,当有两个以上的警号符合时,将标上优先顺序最高的警号。 (1)WL:低辨别线(LD)的相对度数超过规定值。可能存在血小板聚集或较多的巨大血小板。 (2)T1:当第一谷值不能决定时。

四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化

四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化、均衡化的基本原理。并以分辨率为5*4,图像的深度6bit 的图像为例,自举例说明直方图均衡化的计算过程。 解答: 数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布"它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。令变量r 和s 分别代表图像增强前后的像素灰度级,相应灰度级分布的概率密度分别为()r P r 和()s P s 。 为讨论方便,假设像素灰度值已经归一化在区间[0,1],在灰度级坐标中r=0表示黑,r=1表示白。对区间[0,1]内任一个r 值按变换函数: s = T(r) (1) 进行变换,T (r )满足两个条件:(1)单值单调递增函数;(2) 0≤T (r )≤1。 条件(1)使灰度级保持从黑到白的次序,条件(2)保证映射变换后像素灰度值在允许的范围内。从s 到r 的反变换为:1()r T s -=,0≤s ≤1。 (2) 同样,规定变量s 也满足条件(1)和(2)。由概率理论知,若()r P r 和变换函数s = T(r) 已知,1()r T s -=是单值单调增加函数,则有: 1() ()[P () ]s r r T s dr P s r ds -== (3) 直方图增强技术就是通过变换函数T (r )控制图像灰度级的概率密度函数而改变图像的外貌。 对于连续图像,变换函数为: ()(),01r r s T r P r dr r ==≤≤? (4) 此式右边为累积分布函数(CDF ),由该式对r 求导有: ()r ds P r dr = (5) 代入(3)得到: 1()1 ()[() ]1,01() r r T s r P s P r s P r -===≤≤ (6) 这说明,在变换后变量s 在定义域内, ()s P s 是均匀概率密度。在图像增强意义上,这 相当于像素的动态范围增加。 对于离散图像,灰度级k r 的概率值为: (),01,0,1,2, (1) r k k n P r r k L n = ≤≤=- (7) 其中,n 表示图像中像素的总数,k n 是在图像中出现这种灰度级的次数,L 表示灰度级

直方图 知识讲解

直方图知识讲解 责编:康红梅 【学习目标】 1. 会制作频数分布表,理解频数分布表的意义和作用; 2. 会画频数分布直方图,理解频数分布直方图的意义和作用. 【要点梳理】 要点一、组距、频数与频数分布表的概念 1.组距:每个小组的两个端点之间的距离(组内数据的取值范围). 2.频数:落在各小组内数据的个数. 3.频数分布表:把各个类别及其对应的频数用表格的形式表示出来,所得表格就是频数分布表.要点诠释: (1)求频数分布表的一般步骤:①计算最大值与最小值的差;②决定组距和组数; ③确定分点;④列频数分布表; (2)频数之和等于样本容量. (3)频数分布表能清楚、确切地反映一组数据的大小分布情况,将一批数据分组,一般数据越多,分的组也越多,当数据在100个以内时,按数据的多少,常分成5~12组,在分组时,要灵活确定 组距,使所分组数合适,一般组数为最大值-最小值 组距 的整数部分+1. 要点二、频数分布直方图 1.频数分布直方图:是以小长方形的面积来反映数据落在各个小组内的频数的大小,直方图由横轴、纵轴、条形图三部分组成. (1)横轴:直方图的横轴表示分组的情况(数据分组); (2)纵轴:直方图的纵轴表示频数; (3)条形图:直方图的主体部分是条形图,每一条是立于横轴之上的一个长方形、底边长是这个组的组距,高为频数. 2.作直方图的步骤: (1)计算最大值与最小值的差; (2)决定组距与组数; (3)列频数分布表; (4)画频数分布直方图. 要点诠释:(1)频数分布直方图简称直方图,它是条形统计图的一种. (2)频数分布直方图用小长方形的面积来表示各组的频数分布,对于等距分组的数据,可以用小长方形的高直接表示频数的分布. 【高清课堂:数据的描述 369923 直方图和条形图的联系与区别:】 3.直方图和条形图的联系与区别: (1)联系:它们都是用矩形来表示数据分布情况的;当矩形的宽度相等时,都是用矩形的高来表示数据分布情况的; (2)区别:由于分组数据具有连续性,直方图中各矩形之间通常是连续排列,中间没有空隙,而条形图中各矩形是分开排列,中间有一定的间隔;直方图是用面积表示各组频数的多少,而条形图是用矩形的高表示频数. 要点三、频数分布折线图 频数分布折线图的制作一般都是在频数分布直方图的基础上得到的,具体步骤是:首先取直方图中每一个长方形上边的中点;然后再在横轴上取两个频数为0的点(直方图最左及最右两边各取一个,它们分别与直方图左右相距半个组距);最后再将这些点用线段依次连接起来,就得到了频

图像的直方图是图像的重要统计特征

图像的直方图是图像的重要统计特征,它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容,但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征,这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时,它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零,较暗的图像由于较多的像素灰度值低,因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上,其在高值灰度区间上的幅度较小或为零,而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大,这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰,可以通过变换使图像的灰度动态范围变大,并且让灰度频率较小的灰度级经变换后,其频率变得大一些,使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明,通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰,可将图像的灰度范围拉开,并且让灰度频率较小的灰度级变大,即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的,从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度,但具体的增强效果也因此不易控制,只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强,此时可以采用对直方图的规定化处理,通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3);

基于matlab的直方图均衡化讲解

课程设计报告 题目基于matlab的直方图均衡化程序设计 学生姓名: 学生学号: 系别: 专业: 届别: 指导教师: 电气信息工程学院制

目录 1、引言·······················································································- 2 - 2、直方图基础 ···············································································- 2 - 3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 - 3.3 Matlab 实现······························································································- 4 - 4、结论 ······················································································- 10 - 5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 - 基于matlab的直方图均衡化程序设计

直方图

(三)直方图的观察与分析 1.观察直方图的形状、判断质量分布状态 作完直方图后,首先要认真观察直方图的整体形状,看其是否是属于正常型直方图。正常型直方图就是中间高,两侧底,左右接近对称的图形,如图2(a)所示。 出现非正常型直方图时,表明生产过程或收集数据作图有问题。这就要求进一步分析判断,找出原因,从而采取措施加以纠正。凡属非正常型直方图,其图形分布有各种不同缺陷,归纳起来一般有五种类型,如图8所示。 (1) 折齿型(图2(b)),是由于分组组数不当或者组距确定不当出现的直方图。 (2) 左(或右)缓坡型(图2(c)),主要是由于操作中对上限(或下限)控制太严造成的。 (3) 孤岛型(图2(d)),是原材料发生变化,或者临时他人顶班作业造成的。 (4) 双峰型(图2(e)),是由于用两种不同方法或两台设备或两组工人进行生产,然后把两方面数据混在一起整理产生的。 (5) 绝壁型(图2(f)),是由于数据收集不正常,可能有意识地去掉下限以下的数据,或是在检测过程中存在某种人为因素所造成的。 工程质量控制的统计分析方法-直方图法 图2常见的直方图图形 (a)正常型;(b)折齿型;(C)左缓坡型;(d)孤岛型(e)双峰型;(f)绝壁型 2.将直方图与质量标准比较,判断实际生产过程能力 作出直方图后,除了观察直方图形状,分析质量分布状态外,再将正常型直方图与质量标准比较,从而判断实际生产过程能力。正常型直方图与质量标准相比较,一般有如图3所示六种情况。图3中: T--表示质量标准要求界限; B—表示实际质量特征分布范围。 工程质量控制的统计分析方法-直方图法 图3实际质量分析与标准比较 (1) 图3( a),B在T中间,质量分布中心x与质量标准中心M重合,实际数据分布与质量标准相比较两边还有一定余地。这样的生产过程质量是很理想的,说明生产过程处于正常的稳定状态。在这种情况下生产出来的产品可认为全都是合格品。 (2) 图3(b),B虽然落在T内,但质量分布中x与T的中心M不重合,偏向一边。这样如果生产状态一旦发生变化,就可能超出质量标准下限而出现不合格品。出现这样情况时应迅速采取措施,使直方图移到中间来。 (3) 图3(c),B在T中间,且B的范围接近T的范围,没有余地,生产过程一旦发生小的变化,产品的质量特性值就可能超出质量标准。出现这种情况时,必须立即采取措施,以缩小质量分布范围。 (4) 图3( d),B在T中间,但两边余地太大,说明加工过于精细,不经济。在这种情况下,可以对原材料、设备、工艺、操作等控制要求适当放宽些,有目的地使B扩大,从而有利于降低成本。 (5) 图3(e),质量分布范围B已超出标准下限之外,说明已出现不合格品。此时必须采取措施进行调整,使质量分布位于标准之内。 (6) 图3(f),质量分布范围完全超出了质量标准上、下界限,散差太大,产生许多废品,说明过程能力不足,应提高过程能力,使质量分布范围B缩小。

实验1 图像直方图分析

实验1 图像直方图分析 模式识别与智能系统王衍平 2010043003 1 实验目的 本试验通过MATLAB编程,获取一幅RGB图像的灰度直方图信息,并根据灰度直方图获得图像中的像素亮度的分布情况。 2 实验步骤 (1)使用imread函数读取一幅RGB图像,并输出显示该图像; (2)使用size函数获取该图像的大小,然后分离三个颜色通道; (3)分别输出显示R、G、B三个颜色通道的图像; (4)分别绘制R、G、B三个颜色通道的灰度直方图; (5)绘制RGB三个颜色通道的灰度直方图于一幅图像中。 3 MATLAB程序代码 I=imread('D:\数字图像处理实验\001.bmp'); % 若果不是RGB图像,报错 if(size(I,3)~=3) error('rgbhist:numberOfSamples','Input image must be RGB.') end figure(1),imshow(I); title('原RGB图像'); S=size(I); % Size of array file. H=reshape(I,S(1)*S(2),S(3)); % 将每个颜色通道变为一列 H=double(H); % Convert to double precision. nHist=2^8-1; figure(2),imshow(I(:,:,1)); % 显示R通道上的图像 title('R通道上的图像'); figure(3),imshow(I(:,:,2)); % 显示G通道上的图像 title('G通道上的图像'); figure(4),imshow(I(:,:,3)); % 显示B通道上的图像 title('B通道上的图像'); figure(5),imhist(I(:,:,1),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('R通道上的灰度直方图'); figure(6),imhist(I(:,:,2),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('G通道上的灰度直方图'); figure(7),imhist(I(:,:,3),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('B通道上的灰度直方图');

本科毕业设计---基于直方图的图像增强技术的研究

包头师范学院 本科毕业论文 题目:基于直方图的图像增强技术的研究学生姓名:赵良良 学院:信息科学与技术院系 专业:电子信息科学与技术 班级:07级本科 指导教师:刘晓虹 二〇一一年五月

摘要 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法,图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果,更合适于对图像进行后续的分析和处理。灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量,提供了原图的灰度值分布情况,灰度直方图是图像增强的最好的研究内容。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。本文主要研究了在MATLAB环境下,通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。 关键词:图像增强;直方图;MATLAB

ABSTRACT Image enhancement is a kind of method in the digital image processing,its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB. Key words:Image enhancement; Image Histogram; MATLAB

CPK(过程能力分析报告方法)

过程能力分析 过程能力也称工序能力,是指过程加工方面满足加工质量的能力,它是衡量过程加工内在一致性的,最稳态下的最小波动。当过程处于稳态时,产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ,μ+3σ],(其中μ为产品特性值的总体均值,σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此,通常用6σ表示过程能力,它的值越小越好。 为什么要进行过程能力分析 进行过程能力分析,实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。之所以要进行过程能力分析,有两个主要原因。首先,我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次,由于我们的度量计划还相当"不成熟",因此需要对过程度量基线进行评估,来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。根据过程能力的数量指标,我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。 工序过程能力分析 工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下,能稳定地生产合格品的实际加工能力。过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。过程能力指数用Cp 、Cpk表示。 非正态数据的过程能力分析方法 当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时,直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据,然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础,推导出一套新的计算方法进行分析。遵循这两大类原则,在实际工作中成熟的实现方法主要有三种,现在简要介绍每种方法的操作步骤。 非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法 非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法 非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法

数字图像处理点运算和直方图处理

实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件:计算机 软件:操作系统:WINDOWS 7 应用软件:MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作,要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小,且灰度偏低,改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清,使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清,使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作,观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能? 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦?为何灰度级会减少? 五、实验报告要求

1.对点操作的原理进行说明。 2.给出程序清单和注释。 3.对处理过程和结果进行分析(包括对处理前后图像的直方图的分析)。实验代码以及解析 点操作: I = imread('POINT1.BMP'); %读入图像 j=rgb2gray(I); %将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j); %图片大小 figure; %建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素 p1(m,n)=j(m,n)*1.2; %把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2; %%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50; %把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure; %建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图subplot(221),imhist(j,64); title('原图直方图') %64代表把0-250的灰度范围分为64份

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