条形图配对:条形图配对:(a)初始图象(b)初始图象的条形图(c)平衡图象(d)平衡后的条形图。> > imhist(f)> > f1 = histeq(f,256)(a)运用imhist(f)涵数获得(b)的条形图,更改对大暗区的操纵,使条形图中的绝大多数清晰度集中化在灰度级的暗端。(c)是根据平衡方式解决的图象,但它会造成没落状况。从(d)的条形图能够看得出,灰度级只向高档挪动,因而得出了饱和...
一般 大家日常生活碰到的图象,不论是jpg、或是png或是bmp格式,一般全是8位的(每一个安全通道的清晰度值范畴是0-255),可是伴随着一些硬件配置的发展趋势,在许多领域例如诊疗、红外线、高清航拍等一些情景下,有着更宽的量化分析范畴的图象也愈来愈普遍,例如10位(网络带宽1024)、12位(网络带宽4096)、14位(网络带宽16384)及其16位(网络带宽32768)的图象,自然也有以浮点型...
opencv——图像直方图与反向投影 引言在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生。但是其原理真的可以信手拈来吗?本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看:分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制在其基础上自已定义函数实现对灰度图...