灰度级

直方图均衡化算法原理与实现

直方图均衡化原理我们知道提高图像对比度的变换函数f(x)需要满足一下条件：f(x)在0<=x<=L−1上单调递增(不要求严格单调递增),其中L表示灰度级（L=256）f(x)的范围是[0,L−1]我们知道当图像直方图完全均匀分布的时候
_Sailor_·2018-09-01 07:50

数字图像处理MATLAB第二版 学习笔记 直方图处理与函数绘图

一幅数字图像在[0,G]范围内共有L个灰度级，其直方图定义为下列离散函数：h(rk)=nkh(rk)=nk式中，rk是区间[0,G]内的第k级灰度，nk为图像中出现rk这种灰度级的像素数。
daodanxiansheng·2018-08-31 17:37

MATLAB数字图像处理实战——笔记

第2章数字图像变换2.1图像的空间变换2.1.1图像的几何变换（1）图像的平移变换（2）图像的比例变换（3）图像旋转变换（4）图像镜像变换2.1.2灰度级插值（1）最近邻插值法（2）双线性插值法，具有低通滤波性质
Escape_X1n·2018-08-30 22:20

图像处理算法的理论与实践

设和分别是输入图像和输出图像在任一点的灰度值，则点运算可以使用下面的公式定义：其中，为采用的点运算算子，表示在原始图像和输出图像之间的某种灰度级映射关系。
Mr希灵·2018-08-30 00:54

图像处理算法的理论与实践

设和分别是输入图像和输出图像在任一点的灰度值，则点运算可以使用下面的公式定义：其中，为采用的点运算算子，表示在原始图像和输出图像之间的某种灰度级映射关系。
Mr希灵·2018-08-30 00:54

opencv 傅立叶变换及其逆变换实例及其理解1

空间域一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。
monk1992·2018-08-23 09:23

图像分割：1.基于阈值的图像分割方法(p-tile、双峰法）

2.双峰法要求目标图像和背景图像的灰度级有着明显的区别，并且该图像的灰度直
艾伦maki_jo·2018-08-10 23:33

Opencv 图像深度+转换深度

1.opencv图像深度图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数
__计算机小白__·2018-08-06 17:51

图像处理——常用阈值分割方法及源码

目录1、Otsu阈值分割2、自适应阈值分割3、最大熵阈值分割法4、迭代阈值分割5、测验1、Otsu阈值分割Otsu（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大
fly108108·2018-07-18 20:18

直方图均衡化（Matlab实现）

直方图均衡化定义：通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上都有近似相同的像素点的输出图像（即输出的直方图是均匀的）。
静行到底·2018-07-14 10:34

第一章 图像预处理 （1）对比度增强 （直方图）

比如说对于一张8位图，其灰度级数为0~255，那么灰度直方图便是统计灰度依次区0~255的个数，比如说灰度是127的像素个数，灰度是0的个数等等。
dz4543·2018-07-03 23:37

数字图像处理 第3章灰度变换与空间滤波

图像反转变换：s=L-1-r适合黑色主导图像对数变换：压缩图像的动态范围g=im2unit8(mat2gray(log(1+double(f))));幂次变换：MATLAB灰度变换：直方图处理图像中不同灰度级像素出现的次数
V亮亮·2018-06-20 16:38

深度学习中常用的数据集

包含60000个训练数据及10000个测试数据，一共有0~9个数字，共分为10类，图像大小为28x28，灰度级图像，数据集大小50M。
Oliver Cui·2018-06-03 19:26

个人出版图书

注意：通过高通滤波器进行滤波后，再和原图像叠加，可以增强图像中灰度级变化较快的部分，即锐化。低通滤波器低通滤波器是像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。用于：去噪和模糊化。
Xy-Huang·2018-05-24 09:40

图像直方图均衡(图像处理）

04-12作者BarackBao直方图均衡直方图均衡是一种经典的图像增强方法，是灰度变换的一个重要应用，主要作用于提高图像的对比度，或者说是提高图像的动态范围，一幅对比度很低的图像的直方图范围很窄，而且灰度级变换很大
andylei777·2018-05-18 11:52

直方图均衡原理及OpenCV实现

一、概念直方图均衡，空域图像处理中最常用的技术之一，属于灰度变换的范畴，旨在通过一个灰度变换的函数，将原图像的每个灰度级映射到一个新的灰度级，提高灰度级的动态范围，使图像的直方图（即不同灰度出现次数的概率分布图
SakuraMashiro·2018-05-15 14:27

用于光照不均匀图片阈值化的Bernsen算法的OpenCV实现

else当前窗口所在区域的灰度级差别较小，那么窗口在目标区或在背景区，若T>Th则当前点灰度值为255，否则，当前点灰度值为0.S和Th可以根据需要进行调整，本文中将S最初设为15,Th
Leon_zm·2018-05-14 20:12

图像处理总结概念

图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
yan_feifei_1993·2018-05-08 13:41

直方图，直方图均衡化

1.直方图：数字图像在范围[0，G]内总共有L个灰度级，直方图为h(rK)=nkrK是去见[0，G]内的第K级亮度，nk是灰度级为rK的像素数。
yan_feifei_1993·2018-05-05 11:48

Apr 19th 数字图像处理连载（07）

在这里的话，我们把数字图像中的灰度级别rkrk出现的概率近似称为:Pr(rk)=nkMNPr(rk)=nkMN其中MN分别代表图像的行列像素，nknk是指灰度值为rkrk的像素个数，其中LL是指灰度级别的数量
优衣库颜值担当·2018-04-19 22:07

Apr 17th 数字图像处理连载（05）

对比度拉伸变换是用来扩展灰度级动态范围，延伸超越记录介质和显示装置。通过分段函数对于灰度级的扭曲，那么就可以比较好的产生不同程度的灰度级拓展。从而影响到了输出图像的对比度。
优衣库颜值担当·2018-04-17 18:34

matlab实现直方图均衡化

直方图均衡化是一种利用灰度变换自动调节图像对比度质量的方法，基本思想是通过灰度级的概率密度函数求出灰度变换函数，它是一种以累计分布函数变换法为基础的直方图修正法。
Ibelievesunshine·2018-04-16 15:34

图像直方图均衡化和局部增强处理

灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。设变量代表图像中的像素灰度级。在图像中，像素的灰度级可作归一化处理，值将限
IMWTJ·2018-04-07 20:52

灰度图像分辨率变换（灰度级）

1.1灰度级和空间分辨率（细微结构的分辨率）单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强
IMWTJ·2018-04-07 19:41

直方图均衡化计算过程

（1）确定图像的灰度级我们要
言寺之风雅颂·2018-04-04 13:21

如何将Numpy数组保存为图像

如果数据应该是精确的灰度级或准确的RGB通道，则解决方案为：importscipy.miscscipy.misc.toimag
不断进步_追求卓越·2018-03-21 09:41

解读灰度直方图的信息

而数值统计特性一般由灰度直方图表示，横坐标为灰度级，纵坐标为各灰度级在图中出现的像元个数总和。
chaolei_9527·2018-03-16 21:24

从零开始学习数字图像处理（零）-数字图像处理基本概念和术语

[Lmin,Lmax]称为灰度级,通常另起区间为[0,L-
Decade_xun·2018-01-12 19:10

从零开始学习数字图像处理（零）-数字图像处理基本概念和术语

[Lmin,Lmax]称为灰度级,通常另起区间为[0,L-
Decade_xun·2018-01-12 19:10

图像纹理复杂度计算

定义图像的灰度级直方图的二阶矩（方差）描述纹理复杂度：其中z表示灰度，p(zi)为相应的直方图，其中L是不同灰度级的数量。
code_caq·2018-01-07 20:40

【matlab图像处理】图片生成伪色彩处理

%伪色彩效果所谓伪色彩处理，就是将图像中的灰度级经由线性或非线性变换成不同的彩色。
苏源流·2018-01-04 21:29

最邻近插值法(The nearest interpolation)实现图像缩放

但当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时,最邻近算法会在图像中产生人为加工的痕迹。
不负韶华T·2017-12-27 00:28

计算机视觉之OpenCV教程 --- Mat图像类基础（二）

机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码灰度图像：从黑到白，逐渐过渡，划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型：rgb
chou_out_man·2017-12-24 10:45

灰度共生矩阵理解

假设原图灰度级为 L。（原图大小不重要）灰度共生矩阵是一个LxL大小的概率统计矩阵，每个点的值为满足位置条件的“灰度对”概率大小(最后会归一化)。
EVEcho·2017-12-02 00:00

三、图像直方图变换和几何变换

直方图变换灰度变换点运算几何变换直方图变换1.灰度直方图灰度直方图：数字图像中每一灰度级像素出现的频次（该灰度级的像素数目）（也可以标准化到概率的表示）灰度直方图性质无空间信息。
hyfine·2017-11-28 15:59

uchar和char、schar的区别

typedefunsignedcharuchar;二、schar：与uchar相对应的是schar，定义为typedefsignedcharschar;取值范围是[-128,127]，与8-bit图像的灰度级
CYJ_fightman·2017-11-03 19:24

uchar和char、schar的区别

typedefunsignedcharuchar;二、schar：与uchar相对应的是schar，定义为typedefsignedcharschar;取值范围是[-128,127]，与8-bit图像的灰度级
CYJ_fightman·2017-11-03 19:24

直方图均衡化

变换函数一幅给定的图像的灰度级r分布在[0,1]范围内。可以对任一个r值进行如下变换：s=T(r)r∈[0,1]使得每个原始图像的像素灰度值r都对应产生一个s值。
Danliwoo·2017-10-19 14:26

学习笔记（一）——图像的灰度级和动态范围

1、图像的灰度级：一幅灰度图像它的像素的强度值的取值范围表示为[0，L-1],其中。一般情况下k=8。数字图像嘛，肯定要和计算机打交道，那肯定就要用2进制表示了。
goodshot·2017-10-16 19:06

浙江腾创 用理光喷头的UV万能平板打印机好吗？

两者都是采用4-8个灰度级理光全不锈钢内加温工业微压电
风之简语8·2017-10-11 10:59

灰度、灰度级、分辨率、像素值；

1、像素点像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。如下图可以看到上述图片尺寸是500*338的，表示图片是由一个500*338的像素点矩阵构成的，这张图片的宽度是500个像素点的长度，高度是338个像素点的长度，共有500*338=149000个像素点。2、像素把鼠标放在一个图片上，这个时候会显示尺寸和大小，这里的尺寸就是像素。3、RGB因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所
JLL95·2017-09-18 20:04

数图的量化：灰度处理

1.灰度处理介绍：一幅具有２５６个灰度级（[0，255]）的图像，如果量化2level则保留像素值0和255，即整张数图的像素值只能取0和255这两个值其中之一，并且离哪个值比较近，就取哪个。
陈小星_绛菱纱影·2017-09-17 00:56

全等级直方图灰度拉伸

它扩展图像的直方图，使其充满整个灰度级范围内。
anshiquanshu·2017-09-07 15:31

[论文翻译]A review on image segmentation techniques

这些技术中的一些仅使用灰度级直方图，有些使用空间细节，而其他技术则使用模糊集理论方法。大多数这些技术不适合嘈杂的环境。
明天去哪·2017-08-29 10:50

opencv 傅立叶变换及其逆变换实例及其理解

空间域一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。
Dang_boy·2017-07-26 15:39

opencv 傅立叶变换及其逆变换实例及其理解

空间域一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。
Dang_boy·2017-07-26 15:39

图像处理基础(8)：图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具
Brook_icv·2017-06-30 11:00

数字图像处理之灰度变换

灰度级范围[0，L-1]，如[0,255]图像反转：s=L-1-r对数变换：s=cl
Dangkie·2017-06-24 22:20

MATLAB 图像伪彩色处理

我使用的是灰度级变换方法：先将灰度图像经不同变换特性的红、绿、蓝三个通道，不同的灰度级三种颜色实施的变换不同，再讲三个不同的输出合成某种颜色，这样不同大小的灰度级就可以
纳米时速·2017-06-02 16:59

灰度变换--imadjust和stretchlim

%imadjust函数用于对灰度级图像进行灰度变换%语法格式为：g=imadjust(f,[low_in,high_in],[low_out,high_out],gamma)%将f图像中low_in到high_in
BH_DWT·2017-06-01 21:47
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