对于一张灰度图片，像素值越大则亮度越高，像素值越小则亮度越低在数字图像处理领域有一种很简单的图像亮度调整算法——伽马变换伽马变换是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性操作，其基本公式为(I'=I^\gamma)，其中(I')是输出图像的灰度值，(I)是输入图像的灰度值，而(\g

先来认识一下灰度直方图，灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。接下来使用程序实现直方图：首先导入所需的程序包：In [ ]:import cv2import numpyas npimport matplotlib.pyplotas plt定义计算灰度直方图的函数：In [

read_image(Image,'D:/image/123.jpg')rgb1_to_gray(Image,GrayImage)gen_rectangle1(Rectangle,100,100,200,200)rectangle1_domain(GrayImage,ImageReduced,100,100,200,200)crop_domain(ImageReduced,ImagePart)get_region_points(ImageP

一、传统直方图均衡直方图均衡主要是增强背景和噪声，而平台直方图均衡主要是增强目标，抑制背景和噪声。但是，平台直方图均衡存在如下两个缺点：(1)在图像非常均匀时(如对着均匀黑体)，图像灰度级分布非常集中。如果采用平台直方图均衡，灰度级将拉得过开，图像的噪声将变得很大，会严重影响

1、什么是灰度像素数量在OpenCV中，可以使用**cv2.calcHist()**函数来计算图像的直方图。直方图是一种图形统计表，用于表示图像中每个灰度级别（或颜色通道）的像素数量或密度分布。以下是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV计算和绘制图像的直方图：2、代码importcv2ascvimpor

直方图均衡的计算一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图，求直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图的示意图。（图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.170.250.210.160.070.080.040.02]）当然，让我们通过数学计算来完成直方图均衡化的过程。直方图均衡化是一个

数字图像处理3.空域图像增强3.1背景知识（了解）（1）图像增强技术：通过对图像的处理，使图像处理更适合一个特定的应用。(处理通常与改善视觉效果一致)（2）空域图像增强分为点处理和邻域处理。​ ①点处理：增强操作即为灰度级映射

1voiderosion(BYTE*image,intw,inth,BYTE*outImg)2{3intrept;4//腐蚀5memcpy(outImg,image,sizeof(BYTE)*w*h);//将读取的图像赋值给outImg，方便进行腐蚀操作67inti,j,m,n;8BYTEflag;9for(rept=0;rept

1、红外图像1.1红外图像特点红外图像一般具有以下特点（一般中长波特点更明显）：1）红外图像表征景物的温度分布，反映目标及背景向外辐射能量的差异，是灰度图像，像素分辨率低；2）红外探测气球收到加工工艺影响，靶面分辨率较低，1280x1024分辨率属于高分辨率，640x512的规格较多；3）红外波段会受到

直方图均衡化直方图修正（HistogramEqualization）是一种常见的图像增强技术，它通过重新分布图像像素的灰度值来增强图像的对比度和亮度。直方图修正的基本思想是将图像的灰度值范围映射到一个更广泛的范围，从而使图像的灰度级分布更加均匀。注意，在运行代码之前，请确保已安装并配置了Ope

两类图像增强方法空域：直接对像素操作频域：傅里叶变换，小波变换空域图像灰度级分布特点对比度越高，灰度级在空间内分布更加均匀。 直方图均衡化计算步骤原始图像直方图->累积概率分布直方图->均值化后的直方图核心：将累积概率分布的值以为总灰度级个数对其进行近似划

目录数字图像数字图像以像素为元素的矩阵,f(x,y)是矩阵中x行,y列的像素值采样：空间分辨率就是普通的分辨率采样：亮度分辨率就是灰度级别，0到256灰度级图像的

1、数字图像的压缩是实现图像存储和传输的基础，数字图像压缩目的：节省图像存储容量；减少传输信道容量；缩短图像加工处理时间。2、基本概念：2.1信息相关在绝大多数图像的像

前言直方图、直方图归一化、直方图均衡化，使用情况，优缺点；图像增强；全局、局部增强；直方图离散函数，图像中每个灰度级的像素个数；归一化直方图图像中每个灰度级发生的概率估