Histogram Equalization(直方圖均衡化)

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Histogram Equalization(直方圖均衡化)是一種常見的影像處理技術,用於改善影像對比度。它的原理是通過調整影像中像素的灰度分佈,使圖像的直方圖更均勻分佈,進而增加影像細節和對比度。

具體來說,直方圖均衡化將像素值重新映射,使得整張影像的亮度分布跨越全灰度範圍,原本集中在狹窄亮度區間的像素會被擴散到更廣的範圍內,因此暗部變得更亮、亮部也更豐富層次。

直方圖均衡化的特點包括:

  • 增加圖像全局對比度,適合處理暗淡或對比度不足的圖像。 使用累積分布函數(CDF)計算像素值的映射關係。 在醫療影像、衛星影像、監控攝像等場景廣泛應用。

例如,經過直方圖均衡化後,一張原本灰暗的照片會變得更加明亮清晰,細節更明顯。

程式庫如OpenCV提供了cv.equalizeHist()方法來實現此功能。

簡單來說,直方圖均衡化是利用統計學的方法重分配影像像素的灰度值,提升影像的視覺效果和可辨識性。

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郝信華 iPAS AI應用規劃師 學習筆記
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現職 : 富邦建設資訊副理 證照:經濟部 iPAS AI應用規劃師 初級+中級(數據分析) AWS AIF-C01 AWS CLF-C02 Microsoft AI-900 其他:富邦美術館志工
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