Advertisement

二、数字图像处理实验:直方图与均衡化。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
深入理解并熟练掌握直方图、直方图均衡以及直方图匹配的核心理论和实践操作方法;独立运用编程技术实现图像均衡化,并与 MATLAB 函数的输出结果进行对比分析;通过直方图匹配技术对图像进行重新处理,允许用户根据自身需求灵活选择目标直方图,并可借助多峰值高斯函数来模拟特定类型的直方图分布;此外,还应探索采用局部直方图均衡技术对图像进行处理,从而有效提取黑区域内的关键图像信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本实验通过分析和操作数字图像的直方图,学习并实践了直方图均衡化的技术,以改善图像的整体对比度。 掌握直方图、直方图均衡化以及直方图匹配的基本原理与实现方法;通过编程独立完成图像的均衡处理,并将其结果与Matlab函数的结果进行对比分析;使用直方图匹配技术重新调整图像,可以选择不同的目标直方图类型,例如多峰值高斯分布来模拟特定类型的直方图特征;应用局部直方图均衡化对图像中的黑框区域内的信息进行增强和优化处理。
  • (1)--灰度
    优质
    本实验旨在通过编程实现灰度图像的直方图均衡化技术,增强图像对比度,改善视觉效果,是数字图像处理中的基础内容。 数字图像处理实验(1)--灰度图的直方图均衡化。编程实现灰度图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化后的图像及其直方图,以及在进行直方图均衡化时所使用的灰度级变换曲线图。
  • HL.zip_mfc __
    优质
    本项目提供了图像直方图均衡化的MATLAB实现,通过调整图像中像素值的概率分布来提升对比度,适用于图片增强和预处理。 关于图像的直方图均衡化,在VC++ MFC环境中实现这一技术的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解直方图均衡化的原理:通过调整图像中像素值的概率分布,可以增强对比度并改善视觉效果。在MFC应用程序开发过程中,可以通过读取和显示原始图像开始,然后计算其灰度级的频率分布(即直方图),接着应用算法进行变换以达到均衡化的效果,并最终展示处理后的结果。整个过程需要掌握C++编程技能以及对图形界面设计的理解。
  • 优质
    本研究探讨了数字图像处理中的直方图均衡化技术,旨在通过调整图像的灰度分布来增强其对比度和细节表现。 VC++/MFC界面程序可以打开图像并进行均衡化处理,同时支持保存功能。
  • (C语言).zip
    优质
    本资源为《数字图像处理》课程中第二实验的内容,旨在通过C语言实现直方图均衡化算法,提升图像对比度和视觉效果。包含源代码及详细注释。 纯C编写的灰度图直方图均衡代码,详细注释易于理解,适用于数字图像处理实验。使用VS2010编译器,支持24位bitmap格式的图像。
  • (1)--彩色
    优质
    本实验旨在通过编程实现彩色图像的直方图均衡化技术,增强图像对比度和清晰度,提升视觉效果。 编程实现彩色图像的直方图均衡化处理。要求展示原始图像的直方图、经过直方图均衡化的图像及其对应的直方图,并绘制在直方图均衡化过程中使用的灰度级变换曲线图。
  • C++中的
    优质
    本文介绍了在C++编程环境中进行数字图像处理技术之一——直方图均衡化的实现方法与步骤,旨在改善图像对比度。 数字图像处理中的直方图均衡化可以通过配置OpenCV库使用C++语言实现。
  • Python中
    优质
    本篇文章主要讲解如何使用Python语言进行数字图像的直方图绘制以及直方图均衡化的技术实现,以增强图像对比度。 在图像处理领域,直方图是一个非常重要的工具,并且具有广泛的应用价值。本段落主要介绍了如何使用Python进行数字图像处理中的直方图绘制及均衡化操作。这些技术对于理解和改善图像质量至关重要,推荐大家参考学习。希望通过这篇文章的学习,大家可以更好地掌握相关知识和技术应用。
  • 局部:基于MATLAB的技术
    优质
    本文章介绍直方图均衡化和局部直方图均衡化两种增强图像对比度的技术,并通过实例演示如何在MATLAB中实现这些算法。 图像的直方图均衡化和局部直方图均衡化是两种增强图像对比度的技术。直方图均衡化通过对整个图像的所有像素进行操作来扩展灰度范围,从而提高整体的视觉效果。而局部直方图均衡化则是在较小的空间区域内应用相同的原理,这样可以更好地保留细节信息并减少噪声的影响。这两种方法在计算机视觉和数字图像处理中都有广泛应用。
  • 的编程
    优质
    本实验通过编程实现图像的直方图均衡化技术,旨在增强图像对比度,使像素值分布更加均匀,提升视觉效果和后续分析质量。 基于MFC的直方图均衡化处理教程非常详细,适合初学者学习。