0.25 a2 0.20 .1 40 原图像的直方图 均衡后图像的直方图
原图像的直方图 均衡后图像的直方图
直方图均衡化示例
直方图均衡化示例
2.直方图规定化 在某些情况下,并不一定需要具有均匀直方图的图像, 有时需要具有特定的直方图的图像,以便能够增强图像中某 些灰度级。直方图规定化方法就是针对上述思想提出来的 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图 而对图像作修正的增强方法。 可见,它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直 方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。 对于直方图规定化,下面仍从灰度连续变化的概率密度 函数出发进行推导,然后推广出灰度离散的图像直方图规定 化算法。 假设p(r)和p(z)分别表示已归一化的原始图像灰度分 布的概率密度函数和希望得到的图像的概率密度函数
2.直方图规定化 在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方图的图像， 有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某 些灰度级。直方图规定化方法就是针对上述思想提出来的。 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图 而对图像作修正的增强方法。 可见，它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直 方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。 对于直方图规定化，下面仍从灰度连续变化的概率密度 函数出发进行推导，然后推广出灰度离散的图像直方图规定 化算法。 假设pr (r)和pz (z)分别表示已归一化的原始图像灰度分 布的概率密度函数和希望得到的图像的概率密度函数
首先对原始图像进行直方图均衡化,即求变换函数: s=7()=p,()cr (4.1-17 假定已得到了所希望的图像,对它也进行均衡化处理,即 G()=5p2()b (4.1-18) 它的逆变换是 z=G(v) (4.1-19) 这表明可由均衡化后的灰度得到希望图像的灰度 若对原始图像和希望图像都作了均衡化处理,则二者 均衡化的p(s)和p(v)相同,即都为均匀分布的密度函数。 由s代替ν得z=G-1(s)
首先对原始图像进行直方图均衡化，即求变换函数： 假定已得到了所希望的图像，对它也进行均衡化处理，即 它的逆变换是 这表明可由均衡化后的灰度得到希望图像的灰度。 若对原始图像和希望图像都作了均衡化处理，则二者 均衡化的ps (s)和pv (v)相同，即都为均匀分布的密度函数。 由s代替v 得 z=G-1(s) = = − r s T r pr r dr 0 ( ) ( ) (4.1 17) ( ) ( ) (4.1 18) 0 = = − z v G z pz r dr ( ) (4.1 19) 1 = − − z G v
这就是所求得的变换表达式。根据上述思想,可总 结出直方图规定化增强处理的步骤如下: ①对原始图像作直方图均衡化处理; ②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数P2(z),求得 变换函数G(z); ③用步骤①得到的灰度级s作逆变换z=G1(s)。 经过以上处理得到的图像的灰度级将具有规定的概 率密度函数n(z)。 采用与直方图均衡相同的原始图像数据(64×64像 素且具有8级灰度),其灰度级分布列于表中。给定的 直方图的灰度分布列于表中。对应的直方图如下 0.30 .10 0.14 (A) 3/741756/1 原图像的直方图 规定化直方图
这就是所求得的变换表达式。根据上述思想，可总 结出直方图规定化增强处理的步骤如下： ①对原始图像作直方图均衡化处理； ②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数pz (z)，求得 变换函数G(z)； ③用步骤①得到的灰度级s作逆变换z= G -1(s)。 经过以上处理得到的图像的灰度级将具有规定的概 率密度函数pz (z)。 采用与直方图均衡相同的原始图像数据（64×64像 素且具有8级灰度），其灰度级分布列于表中。给定的 直方图的灰度分布列于表中。 对应的直方图如下： 原图像的直方图 规定化直方图