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【阅读笔记】平台直方图均衡

一、传统直方图均衡

直方图均衡主要是增强背景和噪声,而平台直方图均衡主要是增强目标,抑制背景和噪声。但是,平台直方图均衡存在如下两个缺点:

(1)在图像非常均匀时 (如对着均匀黑体),图像灰度级分布非常集中。如果采用平台直方图均衡,灰度级将拉得过开,图像的噪声将变得很大,会严重影 响观察效果;

(2)图像中场景移动时,图像的整体亮度会发生突变。

二、平台直方图均衡

平台直方图均衡是对直方图均衡的一种修正方法。首先选择一个合适的平台阈值T,对统计直方图进行如下修正 :如果某灰度级的直方图值大于平台阈值T,将其直方图值置为T,如果其直方图值小于平台阈值T ,则保持不变。

$$ P_{t}(k)=T,p(k)>T\ P_{t}(k)=p(k),p(k)<=T\ $$

其中,$P_{t}(k)$表示处理后的灰度统计。

然后对限制后的直方图进行累计积分,得到累积直方图,按照以下公式映射到8位图像

$$ D_{t}(k)=\frac{(F_{t}(k))*255}{\sum F_{t}} $$

其中,$D_{t(k)}$是灰度为 $k$的像素经过平台直方图均衡化后的灰度值。$F_{t(k)}$表示原始图像数据灰度级

# 三、仿真效果

以下图是仿真结果,分别是原图、直方图均衡、平台直方图均衡,直方图均衡的结果有过增强现象,平台直方图均衡抑制了背景过增强。

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