直方图均衡化
图像处理6灰度直方图和直方图均衡化
图像处理6灰度直⽅图和直⽅图均衡化灰度直⽅图介绍灰度直⽅图（Gray histogram）是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。
灰度直⽅图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的⼤⼩，统计其出现的频率。
灰度直⽅图是灰度级的函数，它表⽰图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
如果将图像总像素亮度（灰度级别）看成是⼀个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可⽤probability density function （PDF）来刻画和描述，表现为灰度直⽅图。
实现以下代码便于理解灰度直⽅图的计算，其中histogram函数是基于numpy简化的，运⾏结果如下。
# coding: utf8from skimage import dataimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef histogram(a, bins=10, range=None):"""Compute the histogram of a set of data."""import numpy as npfrom numpy.core import linspacefrom numpy.core.numeric import (arange, asarray)# 转成⼀维数组a = asarray(a)a = a.ravel()mn, mx = [mi + 0.0 for mi in range]ntype = np.dtype(np.intp)n = np.zeros(bins, ntype)# 预计算直⽅图缩放因⼦norm = bins / (mx - mn)# 均分，计算边缘以进⾏潜在的校正bin_edges = linspace(mn, mx, bins + 1, endpoint=True)# 分块对于⼤数组可以降低运⾏内存，同时提⾼速度BLOCK = 65536for i in arange(0, len(a), BLOCK):tmp_a = a[i:i + BLOCK]tmp_a_data = tmp_a.astype(float)# 减去Range下限，乘以缩放因⼦,向下取整tmp_a = tmp_a_data - mntmp_a *= normindices = tmp_a.astype(np.intp)# 对indices标签分别计数，标签等于bins减⼀indices[indices == bins] -= 1n += np.bincount(indices, weights=None,minlength=bins).astype(ntype)return n, bin_edgesif__name__ =="__main__":img=data.coffee()fig = plt.figure()f1 = fig.add_subplot(141)f1.imshow(img)f1.set_title("image")f2 = fig.add_subplot(142)arr=img.flatten()n, bins, patches = f2.hist(arr, bins=256, facecolor='red')f2.set_title("plt_hist")f3 = fig.add_subplot(143)hist, others = np.histogram(arr, range=(0, arr.max()), bins=256)f3.plot(others[1:],hist)f3.set_title("np_hist1")f4 = fig.add_subplot(144)hist, others = histogram(arr, range=(0, arr.max()), bins=256)f4.plot(others[1:], hist)f4.set_title("np_hist2")plt.show()关于bincount函数，可以参考Xurtle的博⽂https:///xlinsist/article/details/51346523bin的数量⽐x中的最⼤值⼤1，每个bin给出了它的索引值在x中出现的次数。
颜色校正算法
颜色校正算法一、引言颜色校正算法是计算机图形学中的一个重要技术，旨在修正由于光照、摄像设备、显示器等因素引起的颜色偏差。
在计算机图像处理和计算机视觉领域，颜色校正算法被广泛应用于图像增强、图像重建、色彩匹配等方面。
本文将介绍几种常见的颜色校正算法及其原理。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种简单而有效的颜色校正算法。
它通过对图像的像素值分布进行调整，使图像的亮度分布更加均匀。
具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的频率。
2. 计算累积直方图，即将每个像素值的频率累加起来。
3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。
4. 将原始图像的每个像素值根据映射关系进行替换，得到校正后的图像。
三、颜色空间转换颜色校正算法中常用的一种方法是进行颜色空间的转换。
最常见的颜色空间是RGB和HSV。
RGB颜色空间由红、绿、蓝三个分量组成，而HSV颜色空间由色相、饱和度和亮度三个分量组成。
通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以更好地调整图像的色彩和亮度。
具体步骤如下：1. 将RGB图像转换为HSV图像。
2. 根据需要调整HSV图像的色相、饱和度和亮度分量。
3. 将调整后的HSV图像转换回RGB图像。
四、灰度世界假设灰度世界假设是一种基于图像平均亮度的颜色校正方法。
该方法假设图像中的物体颜色在整个图像中具有相同的平均亮度。
具体步骤如下：1. 计算图像的平均亮度，可以根据图像的RGB分量或HSV分量进行计算。
2. 根据计算得到的平均亮度，调整图像的RGB分量或HSV分量，使其平均亮度与整个图像的平均亮度一致。
五、颜色映射颜色映射是一种基于颜色直方图的颜色校正算法。
它将原始图像和目标图像的颜色直方图进行比较，通过调整原始图像的颜色分布来实现校正。
具体步骤如下：1. 计算原始图像和目标图像的颜色直方图，并进行归一化处理。
2. 计算原始图像和目标图像的累积直方图。
3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。
人脸识别技术的图像增强方法详解
人脸识别技术的图像增强方法详解人脸识别技术作为一种先进的生物识别技术，已经广泛应用于各个领域，如安全监控、人脸解锁、人脸支付等。
然而，由于环境光线、姿态、表情等因素的影响，人脸图像的质量可能会受到一定的影响，从而降低了识别的准确性。
为了解决这一问题，人们提出了各种图像增强方法，以提高人脸识别的性能。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的像素值进行重新分配，使得图像的直方图更加均匀。
在人脸识别中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，提高图像的清晰度。
具体而言，直方图均衡化可以通过以下步骤实现：1. 计算图像的直方图，得到各个灰度级的像素数量；2. 计算累积分布函数，得到每个灰度级对应的累积概率；3. 根据累积概率将原始图像的像素值映射到新的灰度级。
直方图均衡化能够有效地增强图像的对比度，使得人脸特征更加明显，从而提高了人脸识别的准确性。
二、自适应直方图均衡化尽管直方图均衡化能够增强图像的对比度，但是它忽略了图像局部的细节信息，可能会导致图像过度增强或细节丢失的问题。
为了解决这一问题，人们提出了自适应直方图均衡化方法。
自适应直方图均衡化将图像分成多个小区域，对每个小区域进行直方图均衡化，从而保留了图像的细节信息。
自适应直方图均衡化的具体步骤如下：1. 将原始图像分成多个小区域；2. 对每个小区域进行直方图均衡化；3. 将均衡化后的小区域合并成最终的增强图像。
自适应直方图均衡化能够更好地保留图像的细节信息，提高了人脸识别的准确性。
三、多尺度Retinex算法多尺度Retinex算法是一种基于图像亮度的增强方法，它通过模拟人眼对亮度的感知来增强图像的细节。
多尺度Retinex算法通过计算图像在不同尺度上的亮度分布，然后将亮度分布与原始图像进行融合，从而得到增强后的图像。
多尺度Retinex算法的具体步骤如下：1. 将原始图像分解成多个尺度的图像；2. 对每个尺度的图像进行Retinex增强，得到亮度分布图像；3. 将亮度分布图像与原始图像进行融合，得到增强后的图像。
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法包括以下几种：
1. 直方图均衡化（Histogram equalization）：通过调整图像的像素分布，增强图像的对比度。
2. 自适应直方图均衡化（Adaptive histogram equalization）：与直方图均衡化类似，但是对图像的小区域进行局部均衡化，可以更好地保留细节信息。
3. 均值滤波（Mean filter）：用图像中像素的平均值替代该像素的值，平滑图像的同时增强细节。
4. 中值滤波（Median filter）：用图像中像素的中值替代该像素的值，能够有效去除椒盐噪声，保留图像边缘。
5. 高斯滤波（Gaussian filter）：使用高斯函数对图像进行平滑，可以模糊图像的同时去除噪声。
6. 锐化增强（Sharpening）：利用锐化算子对图像进行卷积，突出图像的边缘和细节。
7. 退化与恢复（Degradation and restoration）：通过建立图像模糊模型和噪
声模型，对退化图像进行恢复。
8. 增强滤波（Enhancement filter）：通过设计特定的增强滤波器，对图像进行增强，如Sobel滤波器、Prewitt滤波器等。
9. 超分辨率（Super-resolution）：通过使用多帧图像或者其他方法，提高低分辨率图像的细节和清晰度。
以上仅是图像增强的一些常见方法，随着图像处理技术的不断发展，还有很多其他方法可以用于图像增强。
图像直方图均衡化
图像直⽅图均衡化1. 直⽅图均衡化介绍⾃我感觉书上讲的很清楚，直接把截图贴上了。
在进⾏直⽅图均值化的过程如下读⼊图像对每个通道分别统计像素值[0,255]出现的次数。
对每个通道分别求像素值[0,255]出现的概率，得到概率直⽅图。
对每个通道分别求像素值[0,255]概率的前缀和，得到累计直⽅图。
对每个通道根据累计直⽅图分别求像素映射函数。
对每个通道完成每个像素点的映射。
输出直⽅图均衡化的图像。
2.代码（MATLAB）1 %直⽅图均衡化2 I = imread('D:/picture/girl.jpg');3 I=rgb2gray(I);%如果某些图⽚不是⼆维灰度图像要加上这句，否则imhist报错4 [height,width] = size(I);5 figure6 subplot (221)7 imshow(I);%显⽰原始图像8 subplot(222)9 imhist(I)%显⽰原始图像直⽅图（注释⼀）1011 %进⾏像素灰度统计12 NumPixel = zeros(1,256);%统计各灰度数⽬，共256个灰度级13for i = 1:height14for j = 1:width15 NumPixel (I(i,j)+1)=NumPixel(I(i,j)+1)+1;%对应灰度值像素点数量增加⼀9（注释⼆）16 end17 end18 %计算灰度分布密度19 ProbPixel = zeros(1,256);20for i =1:25621 ProbPixel(i) = NumPixel(i)/(height*width*1.0);%该灰度值的像素个数除于总的像素点的个数22 end23 %计算累计直⽅图分布24 CumuPixel = zeros(1,256);25for i = 1:256;26if i == 127 CumuPixel(i) = ProbPixel(i);28else29 CumuPixel(i) = CumuPixel(i-1)+ProbPixel(i);%进⾏累加30 end31 end32 %累计分布取整3334 CumuPixel = uint8(256* CumuPixel);%也就是原来图像的灰度级根据累加概率的值变成了新的灰度级（注释三）35 %对灰度值进⾏映射（均衡化）36for k =1:height37for l =1:width38 I(k,l)= CumuPixel(I(k,l)+1);%映射,加⼀的⽬的是使下标从⼀开始39 end40 end41 subplot(223)42 imshow(I)%显⽰原始图像43 subplot(224)44 imhist(I)%显⽰原始图像直⽅图运⾏结果如下注：直⽅图x轴是图像的灰度值，y轴是在该灰度值的像素的个数分析：观察图⽚我们发现对于原始图⽚整体颜⾊偏⽩，对⽐度不强，直⽅图分布偏于右边。
FPGA实现图像的直方图均衡化
FPGA实现图像的直⽅图均衡化 直⽅图均衡化⼜称为灰度均衡化，是指通过某种灰度映射使输⼊图像转换为在每⼀灰度级上都有近似相同的输出图像(即输出的直⽅图是均匀的)。
在经过均衡化处理后的图像中，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布均匀。
因此，这样的图像将具有较⾼的对⽐度和较⼤的动态范围。
直⽅图均衡可以很好地解决相机过曝光或曝光不⾜的问题。
⼀、MATLAB实现%--------------------------------------------------------------------------% 直⽅图均衡化%--------------------------------------------------------------------------close allclear all;clc;I = rgb2gray(imread('car.bmp'));Ieq=histeq(I);subplot(221),imshow(I);title('原图');subplot(222),imhist(I);subplot(223),imshow(Ieq);title('直⽅图均衡化');subplot(224),imhist(Ieq); 点击运⾏，得到如下结果： 从结果可以看出：图⽚对⽐度显著提⾼，直⽅图变得更均匀。
⼆、FPGA实现1、理论分析 直⽅图均衡化的公式如下所⽰，H(i)为第 i 级灰度的像素个数，A0为图像的⾯积（即分辨率），D max为灰度最⼤值，即255。
2、实现步骤 和直⽅图拉伸的情况⼀样，直⽅图均衡化也分为真均衡化和伪均衡化。
本次设计采⽤伪均衡化，即采⽤前⼀帧的图像进⾏统计、帧间隙进⾏累计和与归⼀化、当前帧做归⼀化后的映射输出。
统计⼯作⾄少要等到前⼀帧图像“流过”之后才能完成。
此限制决定了我们难以在同⼀帧既统计⼜输出最终结果。
直方图均衡的基本原理及流程
直方图均衡的基本原理及流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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结合局部对比度增强的直方图均衡化图像增强算法
结合局部对⽐度增强的直⽅图均衡化图像增强算法图像增强是各种图像分析与处理时的预处理过程。
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。
缺点： 1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直⽅图有⾼峰，经处理后对⽐度不⾃然的过分增强。
直⽅图均衡化是直⽅图均衡化是图像处理领域中利⽤图像直⽅图对对⽐度进⾏调整的⽅法。
这种⽅法通常⽤来增加许多图像的局部对⽐度，尤其是当图像的有⽤数据的对⽐度相当接近的时候。
通过这种⽅法，亮度可以更好地在直⽅图上分布。
这样就可以⽤于增强局部的对⽐度⽽不影响整体的对⽐度，直⽅图均衡化通过有效地扩展常⽤的亮度来实现这种功能。
这种⽅法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像⾮常有⽤，这种⽅法尤其是可以带来X光图像中更好的⾻骼结构显⽰以及曝光过度或者曝光不⾜照⽚中更好的细节。
直⽅图均衡化的基本思想是把原始图的直⽅图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从⽽可达到增的效果。
也可以看到这种⽅法只起到窗内局部对⽐度增强作⽤像细节, 不能改善整幅图像动态范围, ⽽直⽅图均衡法虽能改善整幅图像的动态范围但是以牺牲图像细节为代价。
因此我们考虑将这两种⽅法结合起来，从⽽可以弥补各⾃的不⾜。
提出了⼀种新的改进算法：通过上⾯的讨论可以看到, 局部对⽐度增强法能强化局部图像细节, 不能改善整幅图像动态范围, ⽽直⽅图均衡法虽能扩⼤视觉的动态范围但是以牺牲图像细节为代价, 若能将这两种⽅法结合起来, 就可充分发挥两者之长处。
⽐较上述两⽅法的优缺点, 提出了⼀种新的直⽅图均衡法：我们将改进后的直⽅图均衡算法和局部对⽐度增强法结合起来。
它能同时满⾜图像增强的两种要求: 调节动态范围,增强局部对⽐度,前者使图像外貌较好, 后者能增强图像细节。