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《数字图像处理》直方图均衡学习总结+感悟

  • 23-09-22 18:21
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blog.csdn.net

一、引言

本文是《数字图像处理:直方图均衡(Histogram Equalization)的原理及处理介绍》增加了些老猿自己感悟的版本。涉及的数学知识请大家参考《数字图像直方图处理涉及的数学知识介绍》。

二、直方图均衡化(Histogram Equalization)

2.1、直方图处理涉及灰度映射函数的要求

如果用变量r表示待处理图像的灰度,r的取值区间为[0,L-1],且r=0表示黑色,r=L-1表示白色。在连续灰度值情况下,假设有变换形式为式(3.3-1)上的灰度映射:

式(3.3-1): s = T(r),0≤r≤L-1

式(3.3-1)表示对于输入图像中每个具有r值的像素灰度值产生一个输出灰度值s。我们假设:

  1. T(r)在区间[0,L-1]上为单调递增函数
  2. 当0≤r≤L-1时,0≤T(r)≤L-
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注:本文转载自blog.csdn.net的LaoYuanPython的文章"https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/119815005"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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