灰度图象的直方图均衡化

资 源 简 介

灰度图象的直方图均衡化

详 情 说 明

灰度图象的直方图均衡化是一种常见的图象增强技术，主要用于改善图象的对比度。该技术通过重新分配图象像素的灰度级，使得图象的直方图呈现均匀分布，从而增强图象的视觉效果。

直方图均衡化的核心思路是计算图象的累积分布函数，并对灰度级进行重新映射。这一过程能够拉伸灰度级的动态范围，使得图象中较暗和较亮的区域都能更好地显示细节。

梯度在图象处理中常用于边缘检测，但在直方图均衡化中，梯度可以用来分析均衡化后图象的局部变化情况。直方图规定化则是直方图均衡化的扩展，通过指定目标直方图，使图象的灰度分布更接近预期的分布模式。

灰度直接变换是另一种增强对比度的方法，通过线性或非线性函数直接调整灰度值。与直方图均衡化相比，灰度直接变换操作更简单，但灵活性相对较低。

直方图均衡化广泛应用于医学影像、遥感图象和数字摄影等领域，能够有效提升低对比度图象的可辨识度。