matlab習(xí)題解析ppt課件-展示頁
2025-05-14 18:17本頁面
【正文】 后圖像的各灰度級像素數(shù)實際值。 nu0=0, nu1=0 , nu2=0, nu3=790 nu4=1023, nu5=850, nu6=984, nu7=449 0 1 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 1 1 790 1023 850 655 329 245 122 82 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 圖像直方圖規(guī)定化過程（續(xù)）： （ 5）結(jié)果直方圖概率分布： 灰度級 uk 0 1 2 3 4 5 6 7 像素 nk 0 0 0 790 1023 850 984 449 概率 pu=nk/n 0 0 0 表 83 結(jié)果直方圖概率分布 00 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 1 2 3 4 5 6 700 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 1 2 3 4 5 6 700 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 1 2 3 4 5 6 70 . 3 (a) 原直方圖 (b) 規(guī)定直方圖 (c) 結(jié)果直方圖 圖 822 直方圖的規(guī)定化 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 采用 組映射規(guī)則 進行圖像直方圖規(guī)定化過程： （ 3）組映射規(guī)則（ GML）： 0 1 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 1 1 （ 4）將對應(yīng)灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)相加，得到規(guī)定化后圖像的各灰度級像素數(shù)實際值。 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 解： （ 1）計算累積概率 t0=， t1=， t2=， t3= t4=， t5=， t6=， t7=1 （ 2）使用 int[(L1)tk+]擴展 tk的范圍 t01=int[7 +]=1 t11=int[7 +]=1 t21=int[7 +]=2 t31=int[7 +]=4 t41=int[7 +]=5 t51=int[7 +]=6 t61=int[7 +]=6 t71=int[7 1+]=7 歸類成新的灰度級： V0（ t01， t11） , V1（ t21） , V2（ t31） V3（ t41） , V4（ t51， t61） , V5（ t71） 即 :原 8個灰度級變換后得到 6個灰度級 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 （ 3）計算均衡化后的各灰度級像素數(shù)及概率 n01=1000+500=1500 n11=1500 n21=2022 n31=2022 n41=1500+500=2022 n51=1000 列表： 解： 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 知識點 6： 直方圖規(guī)定化計算示例 假設(shè)有一幅 64像素 64像素、 8個灰度級的圖像，各灰度級概率分布如表 81所示，其直方圖如圖 820(a)所示，圖 822(b)是期望圖像的直方圖，具體數(shù)值如表 82所示，試寫出將其直方圖規(guī)定化的具體方案。 灰度級 sk 0 1 2 3 4 5 6 7 像素 nk 790 1023 850 655 329 245 122 82 概率 pr=nk/n 圖 820(a) 表 81 各灰度級對應(yīng)的概率分布 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 圖像直方圖均衡化過程如下： （ 1）根據(jù)式 得到變換函數(shù)值為： 0 . 1 900 0 s ii= 0t = T ( s ) = p ( s ) =?111 0 . 1 9 0 . 2 5 0 . 4 4sii = 0t = T ( s ) = p ( s ) = + =?0 . 1 9 0 . 2 5 0 . 2 1 0 . 6 522 2 s ii = 0t = T ( s ) = p ( s ) = + + =?依此類推，可得： 0 . 8 1 0 . 8 9 0 . 9 5 0 . 9 8 13 4 5 6 7t = , t = , t = , t = , t =圖 820(b) 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)教研室 圖像直方圖均衡化過程（續(xù)）： （ 2）用 式將 tk擴展到 [0,L1]范圍并取整，得： t0=1, t1=3 , t2=5 , t3=6 , t4=6 , t5=7 , t6=7 , t7=7 將相同值歸并起來，即得到直方圖均衡化修正后的灰度級變換函數(shù)： t0’
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