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这里我们尽量不用数学符号公式等,而用简单易懂的方式来把直方图均衡化的原理讲一下。其过程可以用下面一个表来展示:
是不是看不懂了?没关系,我们一点点来。
(1)确定图像的灰度级
我们要处理的图像是灰度图像,如果是彩色的,需要先转化成灰度图像,然后确定图像的灰度级有多大,一般就是8位的图像,灰度级为0-255,上标示例中的是3位的,灰度级为0-7。
(2)计算原始直方图分布概率p(i)
也就是统计每一个灰度在整个图像中像素个数的占比,总和为1。记第i个灰度的直方图分布概率为p(i)。
(3)计算直方图概率累计值s(i)
这里s(0)=p(0);
s(1)=p(0)+p(1); s(i)=p(0)+p(1)+……+p(i) where(i>1)。
(4)根据公式求取像素映射关系
ss(i)=int{[max(pix)-min(pix)]*s(i)+0.5}
其中,pix指原图像中的灰度值,需要求取原图像中的最大灰度值减去最小灰度值。
而有的均衡化理论中是(2^n-1)-0,也就是该灰度级中的最大值减去灰度最小值。ss(i)是第i灰度级所对应的均衡化图像中的灰度级。
(5)灰度映射
上一步找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系,对原图进行操作,将每个像素映射成新的像素即可。
此时图像均衡化已经完成,当然你也可以再次统计灰度概率,观察一下结果。
直方图反映了图像的清晰程度,当直方图均匀分布时,图像最清晰。由此,我们利用直方图达到了使图像清晰的目的。