Procesamiento de imágenes digitales: ecualización de histograma
En primer lugar, hay dos métodos para recortar histogramas, uno es la ecualización de histograma y el otro es la especificación de histograma. Si se usa, el primer método se usa más comúnmente, y el enfoque está aquí. sobre el primero: ecualización de histograma.
Cuando introducimos el histograma, podemos juzgar la calidad de la imagen en función de la forma del histograma en gran medida, como se muestra en la siguiente figura. , será muy rápido descubrir si una imagen es demasiado brillante o demasiado oscura. Este artículo hablará sobre el principio de ecualización del histograma. En cuanto a la implementación, hablaré de ello cuando tenga la oportunidad.
1. Ecualización de histograma
La ecualización de histograma es un método para transformar la imagen original en una nueva imagen en la que el histograma en escala de grises se distribuye uniformemente.
La idea básica del método de ecualización de histograma es ampliar los niveles de gris con una gran cantidad de píxeles en la imagen y reducir los niveles de gris con una pequeña cantidad de píxeles. Para lograr el propósito de imágenes claras.
No hablemos de algunas cosas teóricas. Será más fácil de entender con un ejemplo:
Supongamos que hay una imagen con 64×64 píxeles. Hay 8 niveles de gris. La distribución de probabilidad de cada nivel de gris se muestra en la siguiente tabla. Intente uniformar su histograma.
Pasos para la resolución de problemas:
1: Determinar el nivel de grises de la imagen
En situaciones reales, si nuestra imagen es en color, es necesario convertido a Para imágenes en escala de grises, el nivel de escala de grises es generalmente 0-255. El nivel de escala de grises de esta pregunta es solo 8. Tenga en cuenta que
2: Calcule la probabilidad del histograma original
3: Calcule el valor acumulado de la probabilidad del histograma S(i)
hasta el último un nivel de gris, la suma es 1
4: obtenga la relación de mapeo de píxeles de acuerdo con la fórmula.
El pix aquí se refiere al nivel de gris, es decir (nivel de gris máximo - nivel de gris mínimo)* Tome un número entero después de acumular probabilidad 0.5
5: Mapeo en escala de grises
Se encuentra la relación correspondiente entre la escala de grises de la imagen original y la imagen ecualizada, y la original Se opera la imagen. Asigne cada píxel a un nuevo píxel.
En este punto, la ecualización de la imagen se ha completado. Por supuesto, también puede contar las probabilidades de escala de grises nuevamente y observar los resultados.