计算机视觉:图像处理
发布日期:2021-07-01 04:10:31
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分类:技术文章
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图像处理
点算子
图像处理中最基本的运算就是点运算,就是针对每个像素点进行计算。
伽马压缩
在传输过程中引入的噪声在黑暗区域被压扁,这与视觉系统的噪声敏感区域相对应。
伽马矫正
- 伽马校正可以用来调整图像的亮度,公式为 I = I^gamma。
- 当gamma>1,高光部分动态范围被压缩,低光部分动态范围被扩展(使低光部分的细节可以看清),图像整体变暗;
- 当gamma<1,高光部分被扩展,低光部分被压缩,图像整体变亮。
直方图均衡化
直方图均衡化非线性处理,图片无法还原。
经过直方图均衡化的处理,颜色的数目通常减少。
自适应直方图均衡化
AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来改变图像对比度。
- 通过插值加快计算速度
插值使得上述算法效率上有极大的提升,并且质量上没有下降。首先,将图像均匀分成等份矩形大小,如下图的右侧部分所示(8行8列64个块是常用的选择)。然后计算个块的直方图、CDF以及对应的变换函数。这个变换函数对于块的中心像素(下图左侧部分的黑色小方块)是完全符合原始定义的。而其他的像素通过哪些于其临近的四个块的变换函数插值获取。位于图中蓝色阴影部分的像素采用双线性查插值,而位于便于边缘的(绿色阴影)部分采用线性插值,角点处(红色阴影处)直接使用块所在的变换函数。
直方图均衡化的算法实现
直方图均衡化的理论推导
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做的很好,不错不错
[***.243.131.199]2024年04月13日 00时46分51秒
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