直方图

原理

直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
简单来说，直方图是对一张灰度图片像元分布的统计。

py实现

im = numpy.array(Image.open('C:/Users/10741/Desktop/1.png').convert('L'))  # 打开图像，并转成灰度图像
figure()
subplot(121)
axis('off')
title(u'原始图像', fontproperties=font)
imshow(im)subplot(122)
title(u'图像直方图', fontproperties=font)
hist(im.flatten(), 128)

均衡化

原理

如果一幅图像的灰度直方图几乎覆盖了整个灰度的取值范围，并且除了个别灰度值的个数较为突出，整个灰度值分布近似于均匀分布，那么这幅图像就具有较大的灰度动态范围和较高的对比度，同时图像的细节更为丰富。已经证明，仅仅依靠输入图像的直方图信息，就可以得到一个变换函数，利用该变换函数可以将输入图像达到上述效果，该过程就是直方图均衡化。

py实现

im2, cdf = imtools.histeq(im)
figure()
subplot(121)
axis('off')
title(u'均衡化图像', fontproperties=font)
imshow(im2)subplot(122)
hist(im2.flatten(), 128)
title(u'均衡化图像直方图', fontproperties=font)

高斯滤波

原理

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。 [1] 通俗的讲，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。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

py实现

gaussian = cv2.GaussianBlur(im,ksize=(5,5),sigmaX=0,sigmaY=0)
figure()
subplot(121)
axis('off')
imshow(im)
subplot(122)
axis('off')
imshow(gaussian)
show()

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