ヒストグラムイコライゼーション、そこに書かれていないされた式、カウント方法でちょうど見
A.ヒストグラム等化手数
例えば、マトリックス
\ [左アクティブマトリクス= \ [\ {行列開始
\]} 4・4・4・4・4・4・4・0 \\ 4・5・5・5・5・5・4・0 \\ 4・5・6・6・6・5・4・0 \\ 4・5・6・7・6・5・4・0 \\ 4・5・6・6・6・5・4・0 \\ 4・5・5・5・5・5・4・0 \\ 4・4・4・4・4・4・4・0 \\ 4・4・4・4・4・4・4・0 \\ \端{行列} \右] 質問や行列解析の意味、マトリックスグレー値の範囲は[0,7]
今、階調の数は、統計計算、確率、累積確率値
階調値が算出された差分にマッピング* =現在の累積確率の最大階調値
による階調値が正である、丸め最終
| グレー値 | 数量 | 確率 | 累積確率 | 階調値がマッピングされました | 取整 |
|---|---|---|---|---|---|
| P（H = 0） | 8 | 0.125 | 0.125 | 7 * 0.125 = 0.875 | 1 |
| P（H = 1） | 0 | 0 | 0.125 | 7 * 0.125 = 0.875 | 1 |
| P（H = 2） | 0 | 0 | 0.125 | 7 * 0.125 = 0.875 | 1 |
| P（H = 3） | 0 | 0 | 0.125 | 7 * 0.125 = 0.875 | 1 |
| P（H = 4） | 31 | 0.484375 | 0.609375 | 7 * 0.609375 = 0.4.265625 | 4 |
| P（H = 5） | 16 | 0.25 | 0.859375 | 7 * 0.859375 = 6.015625 | 6 |
| P（H = 6） | 8 | 0.125 | 0.984375 | 7 * 0.125 = 6.890625 | 7 |
| P（H = 7） | 1 | 0.015625 | 1 | 7×1 = 7 | 7 |
\ [直方图均衡化后= \左[\開始{行列} 4・4・4・4・4・4・4・1 \\ 4・6・6・6・6・6・4・1 \\ 4・6・7・7・7・6・4・1 \\ 4・6・7・7・7・6・4・1 \\ 4・6・7・7・7・6・4・1 \\ 4・6・6・6・6・6・4・1 \\ 4・4・4・4・4・4・4・1 \\ 4・4・4・4・4・4・4・1 \\ \端{行列} \右] \]
二.matlabヒストグラム均等化
この方法の一つ
- histeq（マット）：行列ヒストグラムイコライゼーション
- HIST（マット）：ヒストグラム表示マトリックス
imhist（マット）：ヒストグラム表示マトリックス
HIST、現在は知らないimhist違いについて、imhist小さなマトリックス表示ヒストグラムを使用したカスタムが成功しなかったときだけで、成功はHISTで表示することができます
方法二
- imadjust（IMG、[low_in、high_in]、[low_out、high_out]、ガンマ）
- - [low_in、high_in]：正規化された値の範囲を拡大する必要性、すなわち[0,1]
- 範囲を拡張する、同書： - [low_out、high_out]
-gamma：マッピング方法（係数）
<1つの明るく;
1：暗く;
= 1]デフォルト）。