Histogram Normalization 图像直方图归一化

一. 直方图归一化

有些灰度图像的像素并没有分布在 [0,255] 内，而是分布在 [0,255] 的子区间内。这样的图像肉眼看上去往往不是很清晰。我们可以通过直方图归一化的方式，将它的像素分布从 [0,255] 的子区间变为 [0,255] 范围内。通过这样的方式，往往可以增加图像的清晰度。

这种归一化直方图的操作被称为灰度变换（Grayscale Transformation）。像素点的取值范围从 [c,d] 转换到 [a,b] 的算法如下：

直方图归一化算法 ↑

二. 实验：将一张灰度范围为 [10,160] 的图像进行直方图归一化，使其灰度范围为 [0,255]

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# histogram normalization
def hist_normalization(img, a=0, b=255):# get max and minc = img.min()d = img.max()out = img.copy()# normalizationout = (b-a) / (d - c) * (out - c) + aout[out < a] = aout[out > b] = bout = out.astype(np.uint8)return out# Read image
img = cv2.imread("../head_g_n.jpg",0).astype(np.float)
# histogram normalization
out = hist_normalization(img)# Display histogram
plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))
plt.savefig("out_his.jpg")
plt.show()# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三. 实验结果及分析

原图像像素分布直方图[10,160] ↑

原图像 ↑

归一化后的图像像素分布直方图[0,255] ↑

归一化后的图像 ↑

可以看到，我们将灰度范围为 [10,160] 的图像进行直方图归一化到 [0,255] 后，图像的清晰度显著增强。

四. 参考内容：

https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12509686.html

https://www.jianshu.com/p/7b4bf0f2621b

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