灰度直方圖變換ppt課件-文庫吧資料
2025-05-10 05:20本頁面
【正文】 850 6 6/7 122 6/7= s3=6/7 985 7 1 81 1 s4=1 448 本例題可編程實現(xiàn) 方法一（ ） %本程序繪出直方圖均勻化的變換函數(shù) %以及變化前后的直方圖 k=0:7。) axis([ 0 ]) 0 0 . 5 100 . 20 . 40 . 60 . 811 . 21 . 41 . 61 . 82rpr(r)0 0 . 5 100 . 20 . 40 . 60 . 811 . 2rT(r)0 0 . 5 100 . 20 . 40 . 60 . 811 . 2sps(s)???????kjjkjjrkk nnrprTs00)()( 上式表明 ， 均衡后各像素的灰度值 sk可直接由原圖像的直方圖算出 。) ylabel(39。) xlabel(39。) hold on plot(0,0::1,39。) axis([ 0 ]) subplot(133) plot(T,ps,39。) ylabel(39。) subplot(132) plot(r,T) xlabel(39。) ylabel(39。 subplot(131) plot(r,pr) xlabel(39。 T=r.^2+2*r。 解： ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? 1221221222200???????????????? ??rrdrdsrpdsdrrpsprrddprTsrrsrrr??????? ?????其它,010,22)( rrrpr%繪出灰度均勻化的變換函數(shù)以及變換前、后的概率密度函數(shù)的源程序（ ）： r=0::1。 上式表明，當變換函數(shù)為 r的累積直方圖函數(shù)時，能達到直方圖均衡化的目的 。上式兩端對 r求導(dǎo)： ???rr dprTs0)()( ??)()()(0rpdpdrddr rdTdrds rrr ????????? ? ??從基本微積分學(xué)（萊布尼茨準則），我們知道關(guān)于上限的定積分的導(dǎo)數(shù)就是該上限的積分值。 )(1 sTr ??令 pr(r)和 ps(s)分別代表變換前后圖像灰度級的概率密度函數(shù) ， 由基本概率理論得到一個基本結(jié)果 ， 如果 pr(r)和 T(r)已知 ， 且 T1(s)滿足上述兩個條件 ， 那么變換變量 s的概率密度函數(shù) ps(s)可由以下簡單公式得到： )]([)()()( 1 sTdsdrpdsdrrpsp rrs ???因此，變換變量 s的概率密度函數(shù)由輸入圖像的概率密度函數(shù)和所選擇的變換函數(shù)決定。即 在 [0,1]區(qū)間內(nèi)的任一個 r值，都可產(chǎn)生一個 s值，且 1,0 ?? sr)( rTs ?T(r)作為變換函數(shù)，滿足下列條件： 1. 在 0≤r≤1 內(nèi)為單調(diào)遞增函數(shù)，保證灰度級從黑到白的次序不變； 2. 在 0≤r≤1 內(nèi)，有 0≤T(r)≤1 ，確保映射后的像素灰度在允許的范圍內(nèi)。 直方圖均衡化 先討論連續(xù)變化圖像的均衡化問題，然后推廣到離散的數(shù)字圖像上。 A= ④ 計算圖像信息量 H（ 熵 ） ??Tiivn?????102l ogLiii PPH注：圖像來自 圖像獲取過程中經(jīng)常出現(xiàn)以下情況： （ a）成像時曝光不足，灰度級集中在低亮度范圍內(nèi)，使得整幅圖像偏暗 （ b）成像時過曝光，灰度級集中在高亮度范圍內(nèi)，使得整幅圖像偏亮 （ c）低對比度，成像設(shè)備的非線性或圖像記錄設(shè)備動態(tài)范圍太窄，灰度級集中在中央亮度范圍內(nèi) (d) 高對比度，灰度級在整個動態(tài)范圍內(nèi)均勻分布 (a) (b) (c) (d
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