计算一幅灰度图像的直方图 线性变换

资 源 简 介

计算一幅灰度图像的直方图 线性变换

详 情 说 明

灰度图像的直方图直观反映了像素值的分布情况。计算直方图时，我们统计每个灰度级（通常0-255）在图像中出现的频率。这个统计过程可以看作是对图像数据的量化分析，帮助我们理解整体明暗分布。

线性变换是图像增强的基本方法之一，通过调整像素值的映射关系来改变对比度。典型的线性变换公式会设定一个缩放系数和偏移量，将所有像素值按比例调整。这种变换会直接影响直方图形状，使其整体平移或拉伸。变换后的直方图与原始直方图对比，可以清晰看到像素分布的变化趋势。

直方图均衡化是一种非线性变换方法，它通过重新分配像素值使直方图趋于均匀分布。这种方法特别适合改善低对比度图像，它能自动确定变换函数，使输出图像的直方图近似均匀分布。均衡化后的图像通常会显示出更多细节，特别是在原本像素值集中的区域。

这三种处理方式构成了基本的图像增强技术链条：从分析（直方图计算）到简单调整（线性变换）再到智能优化（均衡化）。理解它们之间的关系，可以帮助我们根据不同的图像特点选择合适的增强方法。