直方图处理

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第,9,章 直方图处理,制作人,本章主要内容,9.1,图像直方图：定义和示例,9.2,计算图像的直方图,9.3,解释图像的直方图,9.4,直方图均衡化,9.5,直接直方图规定化,9.6,其他直方图修改技术,9.1,图像直方图：定义和示例,一副单色图像的,直方图,是图像中,各个灰度值,的,出现频率,的图形表达。储存频率值的数据结构是一个,1-D,数值数组，,h,，他的单个元素储存对应各个灰度值的像素个数（或百分比）。,数学表达式：,归一化的直方图数学表达式：,MATLAB,中的内置函数,imhist(p , b),直方图常用一个条形图来表示，其中每个灰度级一个条，条的高度正比于对应该灰度值的像素数目,(,或百分比,),看教材,123,页,举例说明,(,教程,9.1),9.2,计算图像的直方图,为计算一副,8,比特,(256,灰度级,),单色图像的直方图，要生成一个有,256,个元素的数组，初始值为,0,。,思考？,一副等于,8,比特的图像，生成,256,个元素,一副大于,8,比特的图像，我们该怎么处理？,eg,：,16,比特，,65536,个元素的数组,解决办法,:,直方图数学表达式,(,改写,),：,每个直方条的下限可由下式得到：,举例说明（教程,9.1,）,9.3,解释图像的直方图,直方图特点：,直方图提供了一个简单,.,实用和直接的方式来评价图像的属性，如,平均亮度,的,总体对比度,。一副比较暗淡的图像直方图包含集中在低灰度级端的直方图，而一副比较明亮图像的直方图包含集中在高灰度级端的直方图；对比度低的图像，直方图主要聚焦在灰度级的一个窄范围中，而对比度高的图像，直方图出现双峰，即两个明显分开的峰。,举例说明：,问题？,直方图提供了一副图像中灰度分配的频率，问他有没有指出这些出现在直方图中像素的空间分布？,9.4,直方图均衡化,直方图均衡化是这样一种技术，他改变一幅图像的灰度分布以得到一个均匀的直方图，其中每种灰度值的像素所占的百分比相同,累计分布函数：,MATLAB,中的内置函数,histeq(p , outlev),举例说明：,全局直方图均衡化,VS,局部直方图均衡化,全局,:,一旦计算出映射函数，它将用于输入图像的所以像素点。,思考？,想要增强图像里小区域的细节时，怎么办？,局部直方图均衡化采用一个矩形滑动窗并移动它穿过整副图像，对每个图像像素，计算由窗所确定领域中的直方图，计算映射函数，然后将参考像素重新映射到由变换函数所确定的新值。,举例说明：,9.5,直接直方图规定化,指定希望处理后的图像所具有的直方图形状,用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法,称为直方图匹配或直方图规定化处理,目的：实现对输入图像进行有目的增强,MATLAB,中的内置函数,hist(p , h),算法描述：,对原图像进行灰度级上的概率密度统计,对原图像的直方图概率密度进行直方图均衡化,对期望的直方图概率密度进行直方图均衡化,确定原图像直方图与期望直方图的对应映射关系原则是针对原图像均衡化后的直方图的每一个灰度级概率密度，查找最接近的期望直方图灰度级概率密度，建立灰度映射表,根据映射结果对像素点进行处理,原始图像,结果图像,原始直方图,期望直方图,结果直方图,9.6,其他直方图修改技术,9.6.1,直方图滑动,9.6.2,直方图伸展,9.6.3,直方图收缩,9.6.1,直方图滑动,直方图滑动技术简单地对图像中的所有像素加或者减一个常数亮度值，他的总体效果将给出一副具有可比较的对比度但分别有更高或者更低,亮度,的图像。,MATLAB,中使用函数,imadd(I,50),和,imsubtract(I,50),举例说明：,9.6.2,直方图伸展,这种技术也称输入裁剪，它包括一个对原始直方图部分扩张，以使非零密度区占据整个灰度级的信息变换，从数学上将，会使用线性映射函数,MATLAB,中使用函数,imadjust(I,gamma),增加了对比度，而没有改变原始直方图的形状,举例说明：,9.6.3,直方图收缩,直方图收缩技术也称作是输出裁剪，他修改一个原始直方图已将其灰度范围压缩到一个更窄的灰度级范围。结果其得到的图像的对比度减小了。,从数学上讲,MATLAB,中使用函数,imadjust(I,gamma),减小了对比对，而没有改变原始直方图的形状,举例说明：,不足之处希望大家批评指正祝愿大家生活愉快,谢谢大家,