文件名称:
Python实现直方图均衡基本原理解析
开发工具:
文件大小: 104kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：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，$r$为变换前的灰度级$P_r(r)$为变换前的概率密度函数2. 测试结果
图源自skimage
3.代码
import numpy as np
def hist_equalization(input_image):
'''
直方图均衡（适用于灰度图）
:param input_
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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