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C3灰度图像的直方图匹配及其均衡化程序设计(7)

时间:2017-03-21 20:44来源:毕业论文
其中,f(x,y)为输入图像在点(x,y)的灰度值,g(x,y)为相应的输出点的灰度值。显然,如果P=1和L=0,g(x,y)就是f(x,y)的复制;如果P1,输出图像的对比度将增大


其中,f(x,y)为输入图像在点(x,y)的灰度值,g(x,y)为相应的输出点的灰度值。显然,如果P=1和L=0,g(x,y)就是f(x,y)的复制;如果P<1,输出图像的对比度将增大;如果P>1,则对比度将减少;如果P=1而L≠0,该操作仅使所有像素的灰度值上移或下移,其效果是使整个图像在显示时更暗或更亮;如果P为负值,暗区域将变亮,亮区域将变暗,该操作完成了图像求补。
直方图灰度拉伸
灰度拉伸也属于线性点运算的一种,如果一幅图像的灰度值分布在全等级灰度范围内,即在0~255之间,那么它更容易被区别确认出来。
灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。它扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级范围内。
设f(x,y)为输入图像,它的最小灰度级A和最大灰度级B的定义为:
A=min[f(x,y)]            B=max[f(x,y)]                    (2.3)
我们的目标是按照公式(2.3),把A和B分别线性映射到0和255,因此,最终的图像g(x,y)为: C3灰度图像的直方图匹配及其均衡化程序设计(7):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_4359.html
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