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• • 原理
  • 实现
• 高斯滤波
• • 原理
  • 实现
• 直方图均衡化
• • 原理
  • 实现

直方图

原理

图像的直方图是用来表征图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。

实现

代码

from PIL import Image
from pylab import *

"""
函数说明:绘制直方图

Parameters:
    无
Returns:
    无
"""


def Histogram():
    # 读取图像到数组中并转换成灰度图像
    img = array(Image.open('C:/Users/cool/Desktop/test.jpg').convert('L'))
    # 新建一个图像
    figure()
    hist(img.flatten(), 128)
    show()


if __name__ == '__main__':
    Histogram()

图像

直方图

高斯滤波

原理

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

实现

代码

from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters

"""
函数说明:高斯滤波

Parameters:
    无
Returns:
    无
"""
def Gaussian():
    img = array(Image.open('C:/Users/cool/Desktop/test.jpg').convert('L'))

    figure()
    gray()
    axis('off')
    subplot(1, 4, 1)
    axis('off')
    title('原图')
    imshow(img)

    for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
        img2 = zeros(img.shape)
        img2 = filters.gaussian_filter(img, blur)
        img2 = np.uint8(img2)
        imNum=str(blur)
        subplot(1, 4, 2 + bi)
        axis('off')
        title('标准差为'+imNum)
        imshow(img2)
    show()

if __name__ == '__main__':
    #高斯滤波
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    Gaussian()

运行结果

直方图均衡化

原理

直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。

实现

代码

from PIL import Image 
from pylab import *   
from numpy import *   
"""
函数说明:直方图均衡化

Parameters:
    img：灰度图像
    nbr_bins=256：直方图使用小区间的数目
Returns:
    img2.reshape(img.shape)：直方图均衡化后的图像
    cdf：用来做像素值映射的累积分布函数
"""
def Histeq(img,nbr_bins=256):
    #计算图像的直方图
    imhist,bins=histogram(img.flatten(),nbr_bins)
    #累计分布函数
    cdf = imhist.cumsum()
    #归一化
    cdf = 255*cdf/cdf[-1]
    #使用累积分布函数的线性插值，计算新的像素值
    img2 = interp(img.flatten(),bins[:-1],cdf)

    return img2.reshape(img.shape),cdf

if __name__ == '__main__':
    #直方图均衡化
    #解决title是方框的问题
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    img = array(Image.open('C:/Users/cool/Desktop/test.jpg').convert('L'))
    img2,cdf = Histeq(img)

    figure()
    subplot(2, 2, 1)
    #关闭所有坐标轴线、刻度标记和标签
    axis('off')
    gray()
    title('原始图像')
    imshow(img)

    subplot(2, 2, 2)
    axis('off')
    title('直方图均衡化后的图像')
    imshow(img2)

    subplot(2, 2, 3)
    axis('off')
    title('原始直方图')
    # hist(im.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
    hist(img.flatten(), 128)

    subplot(2, 2, 4)
    axis('off')
    title('均衡化后的直方图')
    # hist(im2.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
    hist(img2.flatten(), 128)

    show()

运行结果