简单

行远必自迩,登高必自卑

提取图像直方图(图像处理)

继直方图规定化后的研究

由于直方图规定化是根据两张图片的累计直方图进行图像的处理。对于这个处理过程,我尝试了很图像进行替换色系,但是没有找到一个相对合适案例,来体现直方图规定化这个算法的精妙之处。在多次尝试中,我发现一个灰度图像(原图)和一个彩色图像(规定化图)进行直方图规定化处理后,就会得到一个彩色的图像。

我的发现

我们都知道,灰度图像转换为彩色图形,一般情况下都是假彩色。如何将一个灰度图像进行还原成原本的彩色图像,那就是我们需要获得彩色图像的直方图。

创新之处

我利用彩色图像,生成一个色条,该色条与宽度无关。也就是说,我用 1 个像素宽,n 个像素长的有颜色的色条,就可以储存该图像的直方图。通过该色条与一张灰度图像,使用直方图规定化算法就可以将彩色图像还原出来。

具体的用处

  1. 一种新的图像储存方式,使得图像的存储空间更小。
  2. 作为直方图规定化的后续研究提供另一种思路。
  3. 解决一些需要由灰度图像转换为彩色图像的便
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直方图规定化(图像处理)

直方图规定化说明

简单说明一下直方图,就是对图像的像素值的个数进行统计,然后分别计算出每一种像素值所占所有像素数量(图像大小)的比例。累计直方图就是将统计起来算好的比例依次累加。举个例子,当像素值为 1 时它所占得比例所对应的累计比例就是它本身。而像素值为 2 时它的累计比例就是像素值为 1 时的比例加上像素值为 2 时的比例。依次类推,像素值为 255 时,所对应的累计比例为 1。

直方图规定化的操作就是计算两张图片的累计直方图,然后进行对应的计算,将一个图片的色系替换给另一个图片。(个人理解,仅供参考)

处理图片介绍

这里我选用了一张小王子的图片作为需要处理的图片,一张不同颜色比例分布的图片。将不同颜色比例的照片的色系替换掉小王子的色系,生成一张新色系的图片。如果感兴趣,还可以尝试其他图片,不同的图片效果不同。

图片显示


图1 原图


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图像旋转(图像处理)

图像旋转说明

虽然在 EasyX 中有专门的图像旋转的函数,但是这个函数只是实现了图像旋转的这个功能。其中具体的旋转实现过程就像是个黑匣子一样,而且该函数旋转之后的图像显示不够完整。针对以上问题,我使用双线性内插法,实现了一个比较完整的图像旋转算法。

我对图像旋转的理解

图像旋转是宏观,而旋转的过程是微观的。我们看到的是一个图像整体的旋转,实现整体旋转的过程是每一个像素值位置的移动。

关于移动的方式,分为直接法和间接法。直接法是由原图像的像素位置去计算旋转后图像的位置,间接法是有旋转后图像的位置去反算原图的位置从而获得像素值。这里我使用的是间接法。间接法又存在一个问题,就是由旋转后图像的每一个位置反算到原图时,所在的坐标可能不是一个整数坐标。那么这个坐标我们给它的像素值就需要内插出来。

关于内插,又分为最近邻元法,双线性内插法,三次内插法。这里使用的是双线性内插法,它的算法简单来说,就是根据距离周围四个像素值的远近,离得越近,权重越大,来内插一个像素值。(个人理解,仅供参考)

示例图像

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素描算法(图像处理)

素描算法介绍

素描算法其实就是几种简单的图像处理算法,对同一张图片进行处理后,产生的一种类似素描的算法。这里简单的描述一下他的原理。

  1. 彩色图像进行类似直方图均衡化处理,增强图像的对比度,使得图像的轮廓更加分明。
  2. 将步骤 1 处理后的彩色图像进行灰度处理得到图像 gray。
  3. 将得到的图像 gray 复制一份得到图像 gray1。
  4. 将图像 gray 的像素进行取反,得到负片效果。
  5. 对步骤 4 获得的图像进行高斯滤波处理。这里高斯滤波处理次数不同,最后的效果也不同。处理得到图像 guassian。
  6. 图像淡化生成素描图像 sketch。

处理的图像效果

图1 原图

图2 素描算法

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[图像处理]直方图均衡化

直方图均衡化

概念

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。 直方图是表示数字图像中每一灰度出现频率的统计关系。直方图能给出图像灰度范围、 每个灰度的频度和灰度的分布、整幅图像的平均明暗和对比度等概貌性描述。灰度直方图是灰度级的函数, 反映的是图像中具有该灰度级像素的个数, 其横坐标是灰度级 r, 纵坐 标是该灰度级出现的频率( 即像素的个数) pr( r) , 整个坐标系描述的是图像灰度级的 分布情况, 由此可以看出图像的灰度分布特性, 即若大部分像素集中在低灰度区域, 图 像呈现暗的特性; 若像素集中在高灰度区域, 图像呈现亮的特性。 由于这个算法只是算了灰度图像,所以加入处理彩色图像,只需要对图像 R G B 每个分量 进行直方图累计后拓展,后

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