直方图均衡化的优缺点(直方图均衡化常见问题有哪些)

大家好，今天来为大家解答直方图均衡化的优缺点这个问题的一些问题点，包括直方图均衡化常见问题有哪些也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

灰度图如何加宽

灰度图不能加宽因为灰度图是一种只有黑白灰三种颜色深浅的图像，不存在像彩色图那样加宽的说法。如果想要增加图像的宽度，需要进行图像缩放或者通过其他方法合成新的图像。如果想要对黑白灰三种颜色的变化做更多的控制，可以考虑使用调整曲线或者直方图均衡化等方法来增强图像的对比度和清晰度。

lr直方图怎么看

LR直方图用于了解图像的亮度和对比度情况，对于调整图像效果非常有帮助。在LR软件中，打开Develop模块，可以看到右侧有一栏Histogram（直方图），分为亮度（Luminance）和色调（RGB）两个选项。通过直方图可以了解图像中的暗部、中间调和高光所占比例，以及黑白色调的均衡程度。

如果直方图左侧（暗部）和右侧（高光）比例过高或过低，可以通过调整曲线或者调整曝光、高光等功能来调整图像亮度和对比度，从而达到更好的效果。

直方图均衡化的算法

直方图均衡化是一种图像处理算法，用于增强图像的对比度和亮度，使图像看起来更加清晰和鲜艳。以下是直方图均衡化的算法步骤：

将输入图像转换为灰度图像，因为直方图均衡化只能应用于单通道图像。

计算输入图像的直方图。直方图表示图像中每个像素值的数量，它将显示图像中每个灰度级的像素数。

计算直方图的累积分布函数（CDF）。CDF表示图像中每个灰度级的像素数与图像总像素数之间的比例。可以通过对每个灰度级的像素数进行累积来计算CDF。

计算输出图像的像素值。对于每个像素位置，根据CDF将输入图像的像素值映射到输出图像的像素值。输出图像的像素值可以通过以下公式计算：

output_pixel=round(CDF(input_pixel))

其中，CDF是累积分布函数，input_pixel是输入图像中的像素值，output_pixel是输出图像中的像素值。

5.将输出图像的像素值从0到255进行归一化，以产生一个具有均匀分布的直方图的图像。

可以对输出图像进行一些后处理操作，例如对图像进行平滑处理，以去除噪声和细节，以及调整亮度和对比度，以获得更好的视觉效果。

总的来说，直方图均衡化算法通过将输入图像的像素值映射到一个均匀分布的灰度级来实现对比度和亮度的增强。这个过程可以增强图像中的细节和边缘，并使其更容易被识别和理解。

直方图均衡化原理

直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。

摄影直方图到底有啥用，怎么用

摄影直方图到底有啥用，怎么用？在此分两个层次来回答，供参考。

直方图既可以用于照片的前期拍摄，也可以用于照片的后期处理。在前期拍摄时，通过相机内的直方图，可以衡量照片曝光是正确，还是过曝、欠曝，可以将照片曝光和反差控制在相机允许的动态范围内；后期处理时，又可以根据直方图显示的信息，准确判断照片最终能达到什么样的效果，例如高调还是低调等，以确定后期思路，在直方图的引领下，对照片进行调整处理，就可以更准确地表达作者的思想情感。

图1（摄影/夏雪）

一是衡量曝光是否准确。我们将直方图看成是一个坐标构建的波浪图，以横轴表示图片亮度，从左到右划分为三个区域，即暗调、中调调和高调；纵轴表示某个区域的像素数量，为了更直观，可以标定值为0—100，波浪越高，像素越多，波浪越低，像素越少（如图2）。从图2直方图看，暗调和中间调像素较多，亮调像素略少，两边没有溢出。从实景照片看，曝光准确，既无欠曝也无过曝，不需要增加或减少曝光补偿。

图2（摄影/夏雪）

二是衡量反差是否合理。图片反差主要体现在明暗之间亮度的差距大小，反映在直方图上时，就是中间调的像素是多还是少，中间调像素多，反差小；中间调像素少，反差大。图3直方图，暗调和亮调区均有像素分布，但中间调区域无像素，说明反差大。而且亮调区像素顶破了天，暗调区像素溢出，说明反差过大，已超出相机允许的动态范围，高光部分没有层次细节，在后期也无法修复。

图3（摄影/夏雪）

三是确定后期思路。针对直方图反映的图片信息，将图片调整为自己需要的效果。如图4，像素基本集中在暗调区，可以确定以低调效果为好，如果粗暴地提升亮度，不仅高光区过曝严重，而且不符合正常影调，看上去会很别扭。

图4（摄影/夏雪）

总之，直方图在摄影中的重要作用不容置疑，但直方图理论很丰富，需要不断学习和实践。由于每个人追求的风格不同，对直方图的理解也会不同，这都是正常现象。（图文原创/夏雪）

文章分享结束，直方图均衡化的优缺点和直方图均衡化常见问题有哪些的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！