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import numpy as np
import cv2
hist, bins = np.histogram(img, bins=256, range=(0, 256))
# 计算累积分布函数（CDF）
cdf = np.cumsum(hist)
# 归一化CDF： 归一化CDF以确保其范围在0到255之间
cdf_norm = 255 * (cdf - cdf.min()) / (cdf.max() - cdf.min())
cdf_norm = np.uint8(np.round(cdf_norm))
# 使用映射表查表将像素值重新映射
rlt = cdf_norm[img]文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-701286.html
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前言： Hello大家好，我是Dream。 均衡化是数字图像处理中常用的一种技术，用于增强图像的视觉效果和对比度。 ，今天我们将实现对同一张图像的 直方图均衡化 和 自适应直方图均衡化 处理，学习一下两者的的 基本原理和实现过程 ，一起来看看吧~ 直方图均衡化（Histogram
线性变换 假设输入图像为I，宽为W，高为H，输出图像为O，图像的线性变换可以用以下公式定义: O ( r , c ) = a × I ( r , c ) + b , 0 ≤ r H , 0 ≤ c W O(r, c) = a × I(r, c) + b, 0 ≤ r H, 0 ≤ c W O ( r , c ) = a × I ( r , c ) + b , 0 ≤ r H , 0 ≤ c W 当a=1，b=0时，O为I的一个副本；如果a1，则输出图像
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均衡化原理 图像均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。 简单理解：改变图像对比度，让色彩更丰富，灰度值直方图：瘦高 - 均衡 本质上，直方图均衡
直方图均衡化是一种图像处理算法，通过调整图像的灰度级分布，增强图像的对比度和细节。下面是直方图均衡化算法的基本步骤： 统计原始图像的灰度直方图：遍历整个图像，计算每个灰度级出现的频次。 计算累积直方图：对灰度直方图进行累加，得到每个灰度级及其之
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，可以增强图像的对比度。其数学原理如下： 首先，我们需要了解直方图的概念。直方图是对图像像素分布的一种统计，它将每个像素值出现的次数记录下来，并以图形的方式呈现出来。在一幅图像中，像素值的范围通常是有限的。例
直方图均衡化有以下几个好处： 增强图像对比度：直方图均衡化可以通过重新分配像素值来增强图像的对比度。这可以使得图像中的细节更加清晰可见，从而提高图像的质量和可读性。 均衡化图像亮度：直方图均衡化可以将图像的亮度均衡化，使得图像的整体亮度更加均匀
目录 直方图处理技术概述 直方图均衡化 公式推导 Matlab代码实现 图像的规定化 数学推导 单映射 Matlab代码 效果展示编辑 组映射 Matlab代码 灰度级范围[0,L-1]的数字图像，在实际使用中，用哥灰度级的像素总数除以MN的整幅图像的像素数量，归一化到规律中进行计算，这样
图像均衡化 图像均衡化是一种图像处理技术，它的目的是改善图像的对比度。 具体来说，对于一张图像，其直方图就是统计图像中各灰度级出现的次数的图像。通常情况下，图像的直方图会呈现不平衡的状态，即图像的某些灰度级出现的次数很多，而其它灰度级出现的
