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1. 解决方案 阅读全文
posted @ 2019-08-13 10:50
iwuqing
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1. 基本原理 通过一个变换，将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`，变换后的灰度级的概率密度函数为$$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$直方图均衡的变换为$$s = T(r) = (L-1)\int_0^r {P_r(c)} \,{\rm d}c $$ $s$为变换后的灰度级，$r$为 阅读全文
posted @ 2019-08-08 08:33
iwuqing
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1. 基本原理 在灰度图中，像素值的范围为[0, 255]，即共有256级灰度。在计算机中，我们使用8比特数来表示每一个像素值。因此可以提取出不同比特层面的灰度图。比特层面分层可用于图片压缩：只储存较高比特层（为什么使用较高层，而不是较低层？通过二进制转换，我们知道较高层在数值中的贡献更大）；如使用 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:47
iwuqing
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1. 基本原理 灰度级分层通常用于突出感兴趣的特定灰度范围内的亮度。灰度级分层有两大基本方法。 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值为另外一个值（255）。 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值不变。 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:43
iwuqing
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1. 基本原理 对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理。通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状。下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例，阈值为平均值。 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:39
iwuqing
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