灰度直方图均衡化步骤

希赛网 2024-06-05 15:25:29

灰度直方图均衡化是数字图像处理中一种常见的技术，主要用于增强图像的对比度和清晰度。这种方法被广泛应用于许多领域，包括医学影像处理、航空领域、数字摄影等等。本文将介绍灰度直方图均衡化的步骤并从多个角度进行分析。

1. 灰度直方图均衡化的背景

在数字图像处理中，灰度映射是将原始图像转换为另一种形式的重要工具。灰度映射中，灰度直方图是图像的灰度级和像素数目之间的关系。而对于某些图像，在一部分灰度级上的像素数目可能比其他区域多得多，这会导致图像的对比度降低。当然，降低对比度的情况不仅限于此，有可能是光照不足和曝光过度等等原因导致的。

为了解决这一问题，我们可以使用灰度直方图均衡化来增强图像对比度。该方法可实现一个灰度级下的像素数目与其他灰度级像素数目相等。灰度直方图均衡化技术通过对灰度直方图进行线性规划来增强图像的对比度。它通过拉伸具有低灰度级和高灰度级的图像像素之间的差距来实现这一点。在这里，我们将详细讨论灰度直方图均衡化的步骤。

2. 灰度直方图均衡化的步骤

第一步：计算灰度直方图

计算灰度直方图是灰度直方图均衡化的第一步。在本步骤中，我们需要计算原始图像中每个灰度级的像素数目。这是通过将图像像素级别变量与一个纯黑色的空的灰度像素级别相除来实现的。这样，我们可以得到灰度直方图。

第二步：计算累积分布函数

在本步骤中，我们需要计算灰度级的累积分布函数。该函数表示了一个给定灰度级及以下的像素在图像中的相对频率。可以使用以下公式来计算累积分布函数：

C(i) = sum(H(k))

第三步：计算映射函数

在本步骤中，我们需要计算映射函数。该函数表示如何从输入图像中的每个像素值映射到输出图像中的新像素值。可以使用以下公式计算映射函数：

T(i) = round(((C(i) – C_min)/(M * N – 1)) * (L – 1))

在这里，round函数是四舍五入函数， C_min是所有灰度级的累积分布最小值，M是图像的宽度，N是高度，L是灰度级的总数。

第四步：重构图像

在本步骤中，我们需要将像素值映射到新的图像上。这是通过使用映射函数T(i)来实现的，即将输入像素值映射到输出图像中的像素值。这样，我们就得到了增强对比度的新图像。