一、基本知識(shí)
圖像對(duì)比度是指:一副圖像中明暗區(qū)域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級(jí)的測(cè)量,差異范圍越大代表對(duì)比度越大;一般來(lái)說(shuō)圖像對(duì)比度越大,圖像越清晰醒目,色彩也越鮮明艷麗;對(duì)比度小讓整個(gè)畫(huà)面都灰蒙蒙;
圖像飽和度是指:圖像的鮮艷程度,也是色彩的純度。飽和度取決于圖像中該色中含色成分和消色成分的比例;純的顏色飽和度都大;
圖像的亮度是指:圖像的明暗程度;
直方圖均衡化以及灰度拉伸都是屬于圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方法;
二、灰度拉伸
灰度拉伸是通過(guò)對(duì)對(duì)比度拉伸達(dá)到對(duì)對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)的目的;
公式為:
三、直方圖均衡化及直方圖匹配:
首先直方圖均衡化是采用累積函數(shù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的;至于為什么選用累積函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)均衡化在于
1. 像素不論怎么映射,一定要保證圖像中原來(lái)的大小關(guān)系不變,較亮的區(qū)域依然較亮,較暗的區(qū)域依然較暗,只是對(duì)比度增加,不改變圖像明暗特征;
2. 映射過(guò)去的函數(shù)不能越界;
而累積函數(shù)分布函數(shù)是單調(diào)增函數(shù)且值域在0到1符合條件;一副圖像的灰度級(jí)可看成是區(qū)間[0,L-1]內(nèi)的隨機(jī)變量;
其中w是積分的假變量,公式右邊是隨機(jī)變量r的累積分布函數(shù)。在由萊布尼茨準(zhǔn)則
則
可以轉(zhuǎn)化為
對(duì)于離散的圖像來(lái)說(shuō)
四、一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明到底如何進(jìn)行直方圖匹配的過(guò)程:
假設(shè)一副圖像的大小為64*64像素(M*N=4096)的3比特圖像(L=2^3=8)的灰度分布表
則根據(jù)上表就可以算出S0~S7
就可以得到均衡化后的直方圖
這樣可以得到均衡化后的直方圖只有5個(gè)不同的灰度及,r0被映射到了s0=1;r1被映射到了s1=3;r2被映射到了s2=5;r3、r4被映射到了S=6;r5 6 7都被映射到了S=7;如下圖就是均衡后的直方圖:
接下來(lái)我們看需要待直方圖匹配;
我們先得到了S0=1;S1=3;S2=5;S3=6;S4=6;S5=7;S6=7;S7=7 。 接下來(lái)我們需要對(duì)規(guī)定直方圖進(jìn)行同樣的均衡化;
通過(guò)計(jì)算的結(jié)果發(fā)現(xiàn)G函數(shù)并不是嚴(yán)格單調(diào)的,違反了條件的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,所以找到Zq的最小值與SK最接近作為對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn);例如S0=1;與G(Z3)=1就是完美匹配,因此S0對(duì)應(yīng)Z3,也就是直方圖均衡后的圖像每個(gè)值為1的像素映射為直方圖規(guī)定話后圖像的值為3的像素;最后結(jié)果如下圖:
以上例子節(jié)選來(lái)自《數(shù)字圖像處理第三版》內(nèi)容;
五、實(shí)際opencv例子結(jié)果
程序的源代碼如下圖所示:
測(cè)試原圖為:
由于選取圖像不是很特別,只是用來(lái)驗(yàn)算的。從結(jié)果上面來(lái)看整體目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)了,灰度拉伸只是線性的拉寬對(duì)比度,對(duì)圖像的整體影響不大。而灰度直方圖均衡化卻對(duì)圖像的整體效果有影響,對(duì)直方圖的改變也比較大;
-
圖像
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
1083瀏覽量
40418 -
函數(shù)
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
4306瀏覽量
62431
原文標(biāo)題:圖像處理中直方圖匹配以及灰度拉伸
文章出處:【微信號(hào):Imgtec,微信公眾號(hào):Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論