1樓：匿名使用者
還是需要從連續訊號的角度理解，均衡化一次後連續訊號已經是均勻分佈的了，均勻分佈再做均衡化還是本身.
在離散的數字影象應用上，多次進行直方圖均衡化的結果其實和只進行一次直方圖均衡化的直方圖分佈還是有點不一樣的(imhist)，由於連續概率密度函式退化成離散的概率分佈，離散化計算過程中四捨五入或截斷會造成精度損失；即便入池，一般我們認為直方圖多次與直方圖一次效果差不多，只要進行一次直方圖均衡化即可.
***matlab 測試**：
clear;
i = imread('1.png');
gray = rgb2gray(i);
gray1 = histeq(gray);
gray2 = histeq(gray1);
gray3 = histeq(gray2);
figure()
subplot(2,1,1);
[count, x] = imhist( gray );
plot(x,count);
xlim([0,255]);
title('原始灰度影象的直方圖');
subplot(2,1,2);
[count1, x1] = imhist( gray1 );
plot(x1,count1);
hold on;
[count2, x2] = imhist( gray2 );
plot(x2,count2);
[count3, x3] = imhist( gray3 );
plot(x3,count3);
xlim([0,255]);
legend();
sumsqr(count1-count2)sumsqr(count2-count3)***用例**：
1.png
matlab輸出影象：
含有兩個子圖的matlab figure
看matlab輸出影象的子圖二，放大細節，可以看到，直方圖分佈並不是完全一樣的（灰度級為4的地方，隨著histeq次數不一樣，4出現的次數是不相同的 ）.
數字影象經過直方圖均衡化處理後的結果直方圖服從均勻分佈嗎，為什麼
2樓：月下失花前
因為直方圖均衡化處理之後，原來比較少畫素的灰度會被分配到別的灰度去，畫素相對集中， 處理後灰度範圍變大，對比度變大，清晰度變大，所以能有效增強影象。
直方圖均衡化是影象處理領域中利用影象直方圖對對比度進行調整的方法。這種方法通常用來增加許多影象的區域性對比度，尤其是當影象的有用資料的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分佈。
這樣就可以用於增強區域性的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化通過有效地擴充套件常用的亮度來實現這種功能。
假定對一幅數字影象進行直方圖均衡化處理,試說明：第二次均衡化處理的結果與第一次均衡化處理的結果相同
3樓：匿名使用者
這玩意你先直方圖均衡了，就相當於所有的灰度級上的畫素點數目相同，無論你再進行多少次直方圖均衡，他始終都不再變化了啊，因為第一次就已經均衡了。。。
數字影象處理題目（直方圖均衡化）
4樓：鍾
pr(r11)=0.023寫錯了，
均衡化後只輸出10個灰度級了，分別是
ps(s3)=0.195;
ps(s5)=0.160;
ps(s8)=0.147;
ps(s9)=0.106;
ps(s10)=0.073;
ps(s11)=0.056;
ps(s12)=0.09;
ps(s13)=0068.;
ps(s14)=0.069;
ps(s15)=0.036;
其中r6、r7同被對映為12；
r8、r9同被對映為13；
r10、r11、r12同被對映為14；
r13、r14、r15同被對映為15。
圖的話，按照資料畫出來就是了，橫座標是輸出灰度級sk，縱座標是ps（sk）
①求該影象的灰度直方圖。②對該影象進行直方圖均衡化處理，寫出過程和結果。
5樓：
首先需要說明的是，如果你說的是一道完整的題目，則這道題目沒有唯一解，因為題目中沒有說明原始影象的灰度級數（比如原始影象是16個灰度級的，或者是32個灰度級的，等等）。為了給你提供一個解題思路，現在人為假設原始影象是16個灰度級的，其它灰度級的解法類似。
1、影象的灰度直方圖求法為：
（1）先計算影象中各個灰度級的出現頻率，用h（i）表示灰度級i的出現頻率，其值等於灰度級出現次數/影象畫素個數：
h（0）=2/16
h（1）=1/16
h（2）=3/16
h（3）=2/16
h（4）=0/16
h（5）=1/16
h（6）=4/16
h（7）=1/16
h（8）=1/16
h（9）=1/16
h（10）=h（11）=h（12）=h（13）=h（14）=h（15）=0/16。
然後以灰度級i為橫軸，出現頻率h（i）為縱軸即可繪製出影象對應的直方圖。
（2）影象進行直方圖均衡化處理的過程為：
先計算累積分佈，用r(i)表示灰度級i的累積分佈：
r（0）=h（0）=2/16
r（1）=r（0）+h(1)=2/16+1/16=3/16
r（2）=r（1）+h(2)=3/16+3/16=6/16
r（3）=r（2）+h(3)=6/16+2/16=8/16
r（4）=r（3）+h(4)=8/16+0/16=8/16
r（5）=r（4）+h(5)=8/16+1/16=9/16
r（6）=r（5）+h(6)=9/16+4/16=13/16
r（7）=r（6）+h(7)=13/16+1/16=14/16
r（8）=r（7）+h(8)=14/16+1/16=15/16
r（9）=r（8）+h(9)=15/16+1/16=16/16=1
r（10）=r（11）=r（12）=r（13）=r（14）=r（15）=1
將累積分佈進行量化（量化時需要用到原始影象的灰度級數，這也是為什麼前面需要說明的原因），量化後的灰度級用rq（i）表示，量化公式為rq(i)=round(r(i)*15)，（說明：量化公式中的15等於原始影象灰度級數減1），可得：
rq(0)=round(r(0)*15)=2
rq(1)=round(r(1)*15)=3
rq(2)=round(r(2)*15)=6
rq(3)=round(r(3)*15)=8
rq(4)=round(r(4)*15)=8
rq(5)=round(r(5)*15)=8
rq(6)=round(r(6)*15)=12
rq(7)=round(r(7)*15)=13
rq(8)=round(r(8)*15)=14
rq(9)=round(r(9)*15)=15
rq(10)=round(r(10)*15)=15
rq(11)=round(r(11)*15)=15
rq(12)=round(r(12)*15)=15
rq(13)=round(r(13)*15)=15
rq(14)=round(r(14)*15)=15
rq(15)=round(r(15)*15)=15
因此，原始影象中的灰度級和均化後影象中的灰度級之間的對應關係為：
0->2
1->3
2->6
3->8
4->8
5->8
6->12
7->13
8->14
9->15
10->15
11->15
12->15
13->15
14->15
15->15
將原始影象中對應的灰度值安裝上述對應關係替換成相應的灰度值，即可得到均化影象，結果如下：
3 8 13 8
6 12 2 12
14 6 12 8
15 6 12 2
（在電腦上直接做的，僅供參考。round（.）表示四捨五入。）
為什麼直方圖均衡化能有效增強影象
6樓：楊柳風
因為直方圖均衡化處理之後，原來比較少畫素的灰度會被分配到別的灰度去，畫素相對集中， 處理後灰度範圍變大，對比度變大，清晰度變大，所以能有效增強影象。
直方圖均衡化是影象處理領域中利用影象直方圖對對比度進行調整的方法。這種方法通常用來增加許多影象的區域性對比度，尤其是當影象的有用資料的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分佈。
這樣就可以用於增強區域性的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化通過有效地擴充套件常用的亮度來實現這種功能。
7樓：匿名使用者
影象增強是數字影象處理中的重要而基本的內容。增強的首要目標是處理圖象，使其比原始圖象更適合特定應用。通過直方圖均衡化技術來實現影象增強，首先就是對原影象通過離散函式進行直方圖處理。
得到原影象的直方圖後，根據均衡化的變換函式通過計算得到所需要的增強效果的影象的直方圖。闡述和分析了影象增強的點處理、空間域濾波、頻域濾波、代數運算。用直方圖均衡化的演算法增強灰度影象，並在vc 6.
0中實現，達到了圖象增強的目的,取得了較好的效果。
數字影象的增強是影象處理中的一個重要研究內容之一，是影象處理的一項基本技術。影象增強是指按特定的需要突出一幅影象的某些資訊，同時，削弱或除去某些不需要的資訊的處理方法。通過對本課題的畢業設計，能從以上幾個方面來認識數字影象的有關知識，深刻理解數字影象的增強方法，特別是直方圖均衡化方法的理論知識及其相關應用。
同時，能使本人掌握進行科學研究的基本方法和步驟，進一步熟悉vc6.0等軟體開發工具的使用。熟練掌握軟體開發的基本步驟和過程以及**撰寫的格式，加強了理論知識的應用，很好地鍛鍊了自己的理論聯絡實際的能力。
數字影象增強只是數字影象處理的一個小部分。我們要做好數字影象增強就先要了解數字影象處理的內容。下面我們來介紹一下數字影象處理。
數字影象處理是一門多學科的綜合學科，它會聚了光學、電子學、數學、攝影技術和計算機技術等眾多學科方面。它通過對原始影象的加工，使之能具備更好的視覺效果或能滿足某些應用的特定要求。數字影象處理和光電檢測技術、電腦科學、多**技術及專家系統等技術密切相關，經過半個多世紀的發展，目前已廣泛地應用於工業、醫療保健、航空航天、軍事等各個領域。
它是一門偏重於應用的工程學科。作為計算機應用系列課程的一門實用性較強的課程，利用計算機進行數字影象處理已成為計算機應用的重要分支之一。本課程操作性和實用性較強，能充分發揮你的興趣及悟性。
影象處理中對二值化的影象進行直方圖均衡化有沒有意義？
8樓：匿名使用者
直方圖均衡化，因為灰度圖的灰度值分佈不均勻，通過均衡化，使其儘可能的均勻分佈。
要二值圖均衡化感覺很扯啊（有可能某些特殊演算法要求。。。）二值化大都是為了重點突出想要的區域（這區域相對於不要的部分往往很小/很大）均衡化，會破壞區域面積，是模糊。
而且二值圖均衡化應該會任意抽取一部分0變為1，位置無法確定（假設0多，1少）。因為直方圖僅保留灰度值，丟失位置資訊。
我試了下，很糟，全白（有可能是我選的影象問題）
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