图像直方图均衡化步骤 为什么对一幅数字图进行直方图均衡化处理,然后对处理过的图像再一次进行直方图均衡化不会改变？

为什么对一幅数字图进行直方图均衡化处理,然后对处理过的图像再一次进行直方图均衡化不会改变？

因为直方图均衡化后，原来几个像素的灰度会被分配给其他的灰度，像素相对集中。经过处理后的图像灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，可以有效地增强图像。直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图来调整对比度的一种方法。这种方法通常用于提高许多图像的局部对比度，特别是当有用数据的对比度非常接近时。这样，亮度可以更好地分布在直方图上。这样，就可以在不影响整体对比度的情况下增强局部对比度。直方图均衡化可以通过有效地扩展常用的亮度来实现这一功能。

直方图均衡化的目的是使图像直方图尽可能的分布均匀？

直方图均衡化，由于灰度图像的灰度值分布不均匀，通过均衡化，使其尽可能均匀。它的疯狂均衡一个二值图的二值化主要是集中在所需的区域（这个区域往往是非常小/相对于其他部分大）均衡，这将破坏该区域，是模糊的。另外，二值图的均衡需要将0的一部分任意抽取为1，且位置无法确定（假设多0少1）。由于直方图只保留灰度值，位置信息丢失。我试过了。很糟糕。全是白色的

图像直方图均衡化步骤 图像直方图均衡化例题 对图像进行直方图均衡化处理

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。