直方图图像处理算法的实现

如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。

这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。

本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。

我们将讨论图像的色彩增强技术。

色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。

以下是一些常见的色彩增强技术。

1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。

主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。

通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。

色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。

2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。

这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。

增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。

3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。

通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。

这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。

接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。

颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。

以下是一些常见的颜色校正技术。

1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。

它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。

2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。

这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。

色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。

3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。

图像处理领域的SIFT算法研究一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像处理已经成为计算机科学和数学领域中的热门研究领域。

其中，视觉特征提取技术是图像处理中的重要一环。

在图像处理领域中，SIFT算法是一种非常重要的特征提取算法，它能够有效地进行图像匹配和目标识别等工作，并且在计算机视觉和机器学习等领域有着广泛的应用。

二、SIFT算法概述SIFT算法是由David Lowe在1999年提出的，是一种用来检测局部不变特征的算法。

它能够在不受旋转、尺度和亮度变化的影响下，从原始图像中提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点，从而表示图像特征。

SIFT算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域中有着广泛的应用。

SIFT算法主要由两个步骤组成：关键点检测和特征描述。

1. 关键点检测：关键点检测是指从图像中提取具有局部不变性、尺度不变性和方向性的关键点。

SIFT算法使用高斯差分金字塔来检测尺度不变的关键点。

首先，图像被缩放到不同的尺度，然后在每个尺度上使用高斯差分滤波器来检测关键点，最后使用非极大值抑制来排除冗余点。

这样，SIFT算法就可以检测到不同尺度下的关键点。

2. 特征描述：特征描述是指对关键点进行描述，生成具有方向性的特征向量。

SIFT算法使用方向直方图来描述关键点的方向特征。

首先，计算每个关键点周围的梯度方向和梯度幅值，然后根据梯度方向将关键点周围的像素划分到8个方向的区间中，最后生成128维的特征向量。

这样，SIFT算法就可以对图像提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点进行描述。

三、SIFT算法的实现SIFT算法的实现主要包括图像金字塔的构建、高斯差分算法的实现、关键点检测、方向直方图的计算和特征向量的描述等步骤。

1. 图像金字塔的构建SIFT算法使用图像金字塔对图像进行多尺度处理。

图像金字塔是一种常用的图像分析方法，它通过对图像进行不同程度的缩放来实现多尺度分析。

SIFT算法使用高斯滤波器来对原始图像进行多次下采样，构建成一系列由不同尺度空间幅度调整的高斯模糊图像，从而建立起尺度空间范围内的金字塔结构，用于检测尺度不变的关键点。

图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。

图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。

⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。

本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。

1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。

直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。

算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。

2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。

算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。

三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

图像处理中的图像增强算法比较研究引言：图像增强是图像处理领域的重要任务之一。

图像增强旨在提升图像的视觉质量和可读性。

随着科技的进步，图像增强算法得到了广泛的应用。

本文将比较几种常见的图像增强算法，分析其优缺点，并探讨其在不同应用场景中的适用性。

一、直方图均衡化算法直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素强度进行转换，使得像素的直方图分布更均匀。

该算法可以扩展图像的动态范围，增强图像的对比度。

优点：1. 简单易实现：直方图均衡化算法的原理简单，易于实现。

2. 高效性：直方图均衡化可以快速地对图像进行处理，适用于实时应用。

3. 对细节增强效果好：直方图均衡化算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。

缺点：1. 无法保持局部对比度：直方图均衡化算法是全局算法，无法保持图像的局部对比度。

2. 易产生过增强现象：在某些情况下，直方图均衡化算法容易使得图像的背景过亮或过暗。

3. 非线性处理：直方图均衡化是一种非线性处理方法，可能对图像的灰度分布造成较大的变化。

适用场景：1. 增强图像对比度：直方图均衡化算法可以有效增强图像的对比度，使得图像更加清晰。

2. 实时图像处理：由于直方图均衡化算法的高效性，适用于实时图像处理应用。

3. 对细节要求不高的图像：直方图均衡化算法具有一定的局限性，适用于对细节要求不高的图像。

二、拉普拉斯金字塔增强算法拉普拉斯金字塔增强算法是一种基于金字塔理论的图像增强方法。

该算法通过构建图像的拉普拉斯金字塔，对不同层次的图像进行增强处理，最后再重建原始图像。

优点：1. 保留了图像的细节：拉普拉斯金字塔增强算法通过在不同层次上增强图像，可以有效地保留图像的细节。

2. 自适应性：该算法可以根据不同图像的特点自适应地进行增强处理。

3. 对边缘提取效果好：拉普拉斯金字塔增强算法对于边缘的提取有良好的效果。

缺点：1. 计算复杂度高：拉普拉斯金字塔增强算法需要构建金字塔结构，并进行多次图像卷积操作，计算复杂度较高。

图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。

在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。

本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。

一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。

颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。

常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。

直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。

颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。

颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。

1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。

纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。

灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。

小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。

局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。

1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。

形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。

常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。

轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。

图像处理中的灰度直方图匹配算法介绍随着数字图像处理技术的不断发展，图像处理的各种应用已经渗透到了我们日常的生活中。

其中，灰度直方图匹配算法是图像处理中的一个非常重要的工具，它可以帮助我们快速地对图像进行灰度级的调整，从而使我们得到更加清晰明亮的图像。

在本文中，我们将会对灰度直方图匹配算法进行介绍，并探讨一些该算法的相关技术和应用。

一、什么是灰度直方图匹配算法？灰度直方图匹配算法是一种常用的图像处理算法，它可以将一张图像的灰度级转换为另一种灰度级。

在灰度直方图匹配算法中，我们利用图像的灰度直方图来判断该图像的灰度级分布情况，然后去匹配一个新的灰度级分布，以达到改变图像灰度级的效果。

二、灰度直方图匹配算法的原理灰度直方图是指图像中各个灰度级的像素点个数的统计数据，它包含了图像的整体亮度分布情况。

灰度直方图匹配算法可以通过将原始图像的灰度级值进行映射，使其变得更加清晰明亮。

在具体实现时，我们可以采用以下步骤来完成灰度直方图匹配算法：1、统计原始图像的灰度直方图，得到其像素点分布情况。

2、统计目标图像的灰度直方图，得到其像素点分布情况。

3、利用原始图像的灰度级和目标图像的灰度级之间的分布关系，对原始图像的每一个像素进行映射。

这一步可以通过一些数学公式来实现，例如线性变换、S形变换等。

4、得到新的映射后的图像，并进行保存。

三、灰度直方图匹配算法的应用灰度直方图匹配算法在图像处理中有着广泛的应用，例如在数字图像矫正、影像亮度调整、图像增强等方面，都可以采用该算法进行处理。

1、数字图像矫正数字图像矫正是图像处理中的一个重要应用。

传统的数字图像矫正方法通常需要进行图像的旋转、平移等操作，而这些操作常常会导致图像的质量下降。

灰度直方图匹配算法可以在数字图像矫正中起到重要的作用，通过对原始图像和目标图像进行灰度直方图匹配，可以使图像得到更加精确的矫正效果。

2、影像亮度调整影像亮度调整是指对影像中的亮度进行调整，以实现影像明暗的调整。

保持图像细节的直方图均衡算法樊春玲;吕欣【摘要】对常规的直方图均衡算法进行了改进,避免了不同灰度的像素均衡后被合并、图像细节丢失等现象.实验结果表明,改进的直方图均衡新算法既能充分增强图像的对比度,又能保持图像的局部细节,使图像具有更加自然的视觉效果.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2010(029)003【总页数】3页(P59-61)【关键词】直方图均衡;权值;图像增强;细节保持【作者】樊春玲;吕欣【作者单位】青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042;青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042【正文语种】中文【中图分类】TP391.41直方图均衡方法因其有效性和简单易用性已经成为图像增强的常用方法[1]。

其基本思想是根据输入图像的灰度概率分布来确定图像对应的灰度输出值，通过拓展图像灰度分布的动态范围以改善图像的视觉效果，从而达到提升图像对比度的目的。

直方图均衡方法有局部均衡和全局均衡2种。

局部均衡可以更好地增强图像的局部细节，局部方法有子块不重叠、子块重叠与[2-3]子块部分重叠[4]3种方式。

其中，子块不重叠方式因产生明显的块效应而很少采用；子块重叠方式由于计算量大、处理速度慢，实际应用也不多；子块部分重叠方式虽然可以较好地提高处理速度，但是其算法相对复杂。

与局部方法相比，全局算法比较简单，不但处理速度较快，而且对提高图像整体对比度的效果显著，但是也存在灰度级合并的缺点，造成图像的灰度级减少，细节部分变得模糊。

本文针对传统的全局直方图均衡算法的不足，提出了改进方法，给出了改进后的灰度变换映射关系，使图像分布更加均匀，增强了图像的层次感，同时在一定程度上保持了图像的细节。

1 传统的直方图均衡算法1.1 直方图均衡算法全局直方图均衡通过改变输入图像直方图各灰度级的概率分布，使输出图像各灰度级分布变得相对均匀，从而使图像的对比度得到增强，其处理过程如下：(1)计算原图像的灰度级直方图。

BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。

清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。

为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。

本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。

3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。

（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。

（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。

（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。

4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。

第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。

第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。

第13～15周：模块设计、系统调试。

第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。

5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。

摘要毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

直⽅图均衡化计算公式直⽅图均衡化(⾊调均化)“图像(Image)>调整(Adjust)”菜单的功能⾊调均化(Equalize)Photoshop菜单：图像>调整>⾊调均化公式：（公式中Sk表⽰均衡化后的灰度值，∑表⽰总和，nj是原图中某个灰度⾊阶j的像素数量，j的范围是0~k，N是图像像素总数。

）“⾊调均化”命令重新分布图像中像素的亮度值，以便它们更均匀地呈现所有范围的亮度级。

使⽤此命令时，Photoshop尝试对图像进⾏直⽅图均衡化(Histogram Equalization)，即在整个灰度范围中均匀分布每个⾊阶的灰度值。

当扫描的图像显得⽐原稿暗，⽽您想平衡这些值以产⽣较亮的图像时，能够使⽤“⾊调均化”命令。

配合使⽤“⾊调均化”命令和“直⽅图”命令，能够看到亮度的前后⽐较。

使⽤“⾊调均化”命令：1. 选择菜单图像>调整>⾊调均化。

2. 假如已选择⼀个图像区域，在弹出的对话框中选择要均化的内容，然后点按“好”。

“仅⾊调均化所选区域”只均匀地分布选区的像素。

“基于所选区域⾊调均化整个图像”基于选区中的像素均匀分布所有图像的像素。

原理直⽅图均衡化是⼀种灰度变换算法，因此我们重点研究灰度图像的直⽅图均衡化。

绝对的均匀图A是⼀个⿊⽩灰均匀渐变，0~255的每⼀个⾊阶的灰度数量差不多上相同的。

图B的是图A的像素打乱了顺序随机分布的，每种灰度的数量都与图A的相同，因⽽它的直⽅图也与图A的相同。

图A和图B的直⽅图。

每种灰度数量是相同的，直⽅图呈⼀个⿊⾊矩形。

近似的均匀关于⼀般的图像，由于每种灰度的像素数量并不相同，我们没⽅法把每种灰度的重量调得像图A、B那么均匀，然⽽能够做到近似的均匀。

也确实是讲，把直⽅图横向平均分成⼏份之后，使每⼀份的像素数量⼤致相等。

下⾯是⼀幅图⽚的直⽅图，共有19200个像素，从左到右平均分成三份。

均衡化之后，每份的像素数量都在6400左右。

⼿⼯调整⽅法我们拍摄或扫描的照⽚往往会由于光线太强或太弱，使图像对⽐度减弱，细节分辨不清。

基于直方图均衡化的图像增强算法图像增强是数字图像处理领域中的一个重要任务，其目标是提高图像的视觉质量、增强图像的细节信息，使得图像更具观赏性和可辨识度。

直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，增强图像的对比度和动态范围。

本文将详细介绍基于直方图均衡化的图像增强算法的原理、步骤和应用。

一、直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种通过拉伸图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。

其基本原理是将原始图像中的像素经过变换后，使其灰度级分布更加均匀，从而增强图像的细节和对比度。

直方图均衡化的核心思想是将图像的像素累积函数进行非线性变换，使得原始图像中灰度级分布不均匀的区域得到均匀化，从而实现图像的增强效果。

二、直方图均衡化的步骤直方图均衡化算法主要包括以下几个步骤：1. 计算原始图像的灰度直方图：通过统计每个灰度级对应的像素个数，得到原始图像的灰度直方图。

2. 计算原始图像的累积分布函数(CDF)：对灰度直方图做累积求和，得到原始图像的累积分布函数。

3. 计算像素值映射函数：将CDF进行归一化处理，得到像素值的映射函数，该映射函数描述了原始图像像素值与增强后图像像素值的对应关系。

通过该映射函数，可以将原始图像的每个像素值映射到增强后的像素值。

4. 对原始图像进行像素值映射：根据像素值映射函数，将原始图像的每个像素值进行映射，得到增强后的图像。

5. 输出增强后的图像：将经过像素值映射后的图像进行输出显示或保存，得到最终的增强图像。

三、基于直方图均衡化的图像增强应用直方图均衡化算法在图像增强领域有着广泛的应用。

下面介绍几个典型的应用场景。

1. 医学图像增强：医学图像通常需要提高图像的对比度和细节信息，以便医生更好地进行诊断。

直方图均衡化可以增强医学图像中的血管、肿瘤等细节信息，提升图像的识别能力。

2. 目标检测与识别：图像中的目标通常需要具备清晰的边缘和丰富的纹理信息，以便目标检测和识别算法能够准确地进行处理。

直方图规定化计算直方图规定化是一种图像处理技术，通过对图像的亮度分布进行调整来改变图像的视觉效果。

它可以用于增强图像的对比度和细节，使图像更加清晰和易于观察。

在直方图规定化过程中，我们需要计算原始图像和目标图像的累积分布函数，并将原始图像的像素值映射到目标图像的像素值。

首先，我们需要计算原始图像的直方图。

直方图是一个反映图像亮度分布的统计图，它描述了图像中各个亮度级别的像素数量。

我们可以通过统计图像中每个像素值的出现次数来得到直方图。

然后，我们将直方图进行归一化，以便进行比较和计算。

接下来，我们计算原始图像直方图的累积分布函数（CDF）。

CDF描述了累积到某个亮度级别的像素数量与图像总像素数量之间的关系。

通过计算CDF，我们可以得到原始图像的亮度累积分布。

同样，我们也需要计算目标图像的直方图和CDF。

然后，我们使用原始图像的CDF和目标图像的CDF来计算映射函数。

映射函数将原始图像的像素值映射到目标图像的像素值。

在计算映射函数时，我们可以使用线性插值方法，即通过对两个CDF之间的差异进行比例缩放来得到映射函数。

这样，我们就可以将原始图像的每个像素值映射到目标图像的相应像素值。

最后，我们将经过映射函数处理的原始图像和目标图像进行比较。

通过观察比较后的图像，我们可以看到一些改进的细节和对比度。

如果比较后的图像满足我们的期望，那么我们就可以将规定化后的图像保存下来。

直方图规定化是一种非常有用的图像处理技术，它可以用于改善图像的质量和视觉效果。

通过调整图像的亮度分布，我们可以增强图像的对比度和细节，使其更加清晰和易于观察。

同时，直方图规定化还可以用于图像的风格转换和图像的特征提取等应用领域。

在实际应用中，直方图规定化往往需要一定的计算时间和处理能力。

对于大尺寸的图像和高分辨率的图像，计算直方图和累积分布函数需要耗费较多的时间和计算资源。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体需求和计算能力选择合适的图像处理方法和算法，以获得满意的结果。

数字图像处理入门—直方图修正和彩色变换这次，我们主要和调色板打交道。

先从最简单的反色讲起。

1. 反色(invert)反色就是形成底片效果。

如下图所示，图2为图1反色后的结果图1. 原图图2. 图1反色后的结果反色有时是很有用的，比如说，图1中黑色区域占绝大多数，这样打印起来很费墨，我们可以先进行反色处理再打印。

反色的实际含义是将R，G，B值反转。

若颜色的量化级别是256，则新图的R，G，B值为255减去原图的R，G，B值。

这里针对的是所有图，包括真彩图，带调色板的彩色图（又称为伪彩色图），和灰度图。

针对不同种类有不同的处理。

先看看真彩图。

我们知道真彩图不带调色板，每个像素用3个字节，表示R，G，B三个分量。

所以处理很简单，把反转后的R，G，B值写入新图即可。

再来看看带调色板的彩色图，我们知道位图中的数据只是对应调色板中的一个索引值，我们只需要将调色板中的颜色反转，形成新调色板，而位图数据不用动，就能够实现反转。

灰度图是一种特殊的伪彩色图，只不过调色板中的R，G，B值都是一样的而已。

所以反转的处理和上面讲的一样。

这里，我想澄清一个概念。

过去我们讲二值图时，一直都说成黑白图。

二值位图一定是黑白的吗？答案是不一定。

我们安装Windows95时看到的那幅setup.bmp是由蓝色和黑色组成的，但它实际上是二值图。

原来，它的调色板中的两种颜色是黑与蓝，而不是黑与白。

所以说二值图也可以是彩色的，只不过一般情况下是黑白图而已。

实现反色的源程序2. 彩色图转灰度图(color to grayscale)我们在第二讲时提到了YUV的颜色表示方法，知道在这种表示方法中，Y分量的物理含义就是亮度，它含了灰度图的所有信息，只用Y分量就完全能够表示出一幅灰度图来。

YUV和RGB之间有着如下的对应关系。

我们利用上式，根据R，G，B的值求出Y值后，将R，G，B值都赋值成Y，就能表示出灰度图来，这就是彩色图转灰度图的原理。

先看看真彩图。

直⽅图统计的FPGA实现直⽅图统计是图像处理算法中最基本和常见的算法之⼀，主要原理就是将图像中各个灰度级的像素个数进⾏计算并统计，这在⼀些对灰度特性进⾏统计的算法中⽐较常见。

虽然直⽅图统计在MATLAB或软件中耗时也很少，但是现在随着FPGA的普及，更加快速的实现⼀些图像处理算法成为了主流。

FPGA实现图像处理算法现在有⼏种主流的⽅式：1、HDL纯逻辑代码编写；2、基于System generator的模块搭建；3、Xilinx公司vivado套件中的HLS软件进⾏C/C++代码的转换。

⽽本⽂主要采⽤第⼀种⽅法，即采⽤Verilog代码形式直接实现直⽅图统计算法。

⽅法1：倍频操作⽅法2：相邻数据判断倍频操作直⽅图统计给⼈的第⼀反应就是按照软件中⽅法，设置256个寄存器，然后对每个像素⼤⼩进⾏判断后再对对应的寄存器进⾏+1，⽽在FPGA中可以充分利⽤内部RAM的完成这⼀操作。

⽽在这边我们选⽤的是伪双端⼝RAM。

在伪双端⼝RAM中，需要主要的是有两个设置选项：1、Primitives Output Register这⼀设置主要是在RAM的输出端⼝添加⼀个寄存器，对输出的数据进⾏打⼀拍缓存操作。

如果勾选上这个，在⾼频时钟情况下，可以有效的保证输出信号满⾜建⽴和保持时间。

⽽RAM本⾝默认读出数据延时为⼀拍，则RAM读出数据的总延时为2个时钟单位。

2、Operating Mode主要包括了No Change , Write First和Read First，顾名思义，主要指的读出数据的先后顺序。

在No Change模式下，写操作不改变输出端数据，在Write First模式下，如果对同⼀地址进⾏读写，则先写后读，在Read First模式下，如果对同⼀地址进⾏读写，则先读后写。

倍频⽅式的代码如下：（本例程中未勾选Primitives Output Register，且Operating Mode设置为Write First）module his_count(input rst_n,input clk_150M, // 150Minput LVAL, //data的伴随使能信号input [7:0]data // 输⼊2K的图像，连续数据流);reg LVAL_temp1,LVAL_temp2;reg [7:0]data_temp1,data_temp2;reg [20:0]addra;reg [7:0]dina;reg ena,wea;reg [20:0]addrb;reg enb;reg [8:0]count=9'd0;wire [7:0]doutb;wire clk_300M;clk_wiz_1 clk_pll_inst(// Clock in ports.clk_in1(clk_150M), // 150M.clk_out1(clk_300M), // 300M.reset(), // input reset.locked()); // output locked//RAM的读出延时设为1blk_mem_gen_1 L1 (.clka(clk_300M),.ena(ena),.wea(wea),.addra(addra),.dina(dina),.clkb(clk_300M),.rstb(),.enb(enb),.addrb(addrb),.doutb(doutb));always @(posedge clk_150M or negedge rst_n)beginif(!rst_n) begin{LVAL_temp2,LVAL_temp1}<=2'd0;{data_temp2,data_temp1}<=16'd0;end else begin{LVAL_temp2,LVAL_temp1}<={LVAL_temp1,LVAL};{data_temp2,data_temp1}<={data_temp1,data};endend// 读模块always @(posedge clk_150M or negedge rst_n)beginif(!rst_n) beginenb<=0;addrb<=21'd0;end else beginenb<=LVAL;addrb<={14'd0,data};endend//写模块always @(posedge clk_300M or negedge rst_n)beginif(!rst_n) beginena<=0;wea<=0;addra<=21'd0;dina<=8'd0;end else beginena<=LVAL_temp2;wea<=LVAL_temp2;addra<={14'd0,data_temp2};dina<=doutb+1;endend相邻数判断相邻数判断主要通过判断前⼀个像素与之是否相同来改变RAM写⼊的数据。