磁共振图像的灰度归一化 如何利用opencv对图像进行灰度归一化呢？

如何利用opencv对图像进行灰度归一化呢？

对比度？如果只是随机检查，那就是直方图。它可以被bgr2gray或bgr2hsv/HLS展平以获得单通道图像。或者将直接彩色RGB图像分为三个通道分别计算。为了平衡对比度的方法，有直方图均衡化和另外一种算法，叫白化之类的，很少使用，但在特定情况下效果更好。[现在躺在床上，我不记得它到底叫什么了]如果将来需要二值化，可以直接选择大津大律自适应二值化或三角形自适应二值化。它们有不同的特点。此外，在某些情况下，这种全局自适应二值化是不平衡的。或者在去除背景后分别计算上述两种算法的全局自适应二值化阈值。特定的场景需要特定的算法。至于什么时候用什么，你得自己试试。别问我。用我导师的话来说，“图像处理是一个经验算法，你只能通过更多的尝试才能知道。”。顺便说一句：对比度均衡化的效果通常不好，会带来噪音，影响后续的操作，会丢失一些原始图像的信息，所以我一般不做对比度均衡化/直方图归一化。

物理窗口实验中，窗宽的大小对图像灰度的影响是怎样的？

它需要根据您的目的进行规范化。我的经验不是正常化。看看能不能用。如果不能，通常是（I-Min（I））/（max（I）-Min（I））。该公式可以对原始图像进行无损压缩和恢复。对于某些需要聚焦于特定窗口宽度的图像，或者某些使用附件机制的情况，将有用于在窗口宽度范围内规范化图像值的规范化方法和在窗口宽度范围外的二值化方法。但这种方法会使图像不可逆。1直方图均衡化的核心思想是将原始图像的灰度直方图从一个相对集中的灰度区域变为在所有灰度区域内均匀分布。直方图均衡化是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使某一灰度范围内的像素数目大致相同。直方图均衡化是将给定图像的直方图分布转化为均匀的直方图分布。2归一化是一种无量纲处理方法，它将物理系统值的绝对值转化为一定的相对值关系。这是简化计算、减少工程量的有效途径。让我们来比较一下！

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