对比度拉伸和直方图均衡之间的差异

Question

我想知道对比度拉伸和直方图均衡之间的区别。

我已经尝试过使用OpenCV并观察结果，但我仍然没有理解这两种技术之间的主要区别。洞察力将是非常需要的帮助。

Answer 1

首先让我们定义对比度，

对比度衡量图像的“范围”;即它的强度有多大。它有许多正式的定义，其中一个着名的是迈克尔逊：

他说{​​{1}}

  

对比度与图像的整体视觉质量密切相关。   理想情况下，我们希望图像使用可用的整个值范围   他们。

对比度拉伸和直方图均衡具有相同的目标：使图像使用可用的整个值范围。

但他们使用不同的技术。 对比度拉伸的作用类似于映射

它将图像中的最小强度映射到范围中的最小值（上例中84 ==＆gt; 0）

以同样的方式，它将图像中的最大强度映射到范围中的最大值（上例中153 ==> 255）

这就是对比度拉伸不可靠的原因，如果只有两个像素有0和255强度，那就完全没用了。

然而，更好的方法是使用概率分布的直方图均衡。您可以了解here

步骤

Answer 2

对比度拉伸是一种线性归一化，它拉伸图像强度的任意间隔，并使间隔适合另一个任意间隔（通常目标间隔是图像的可能最小值和最大值，如0和255）。

直方图均衡化是一种非线性归一化，它以高丰度强度拉伸直方图区域，并以低丰度强度压缩该区域。

Answer 3

经过一番阅读，我发现了以下几点。

对比度拉伸 就是增加图像中最大强度值与最小强度值之间的差异。所有其余的强度值都在这个范围之间展开。

直方图均衡 是关于修改图像中所有像素的强度值，使直方图“平坦化”（实际上，直方图不能是完全扁平，会有一些山峰和一些山谷，但这是一个实际问题）。

在 对比度拉伸 中，源图像和目标图像之间存在强度值的一对一关系，即原始图像可以恢复来自对比度拉伸的图像。

然而，一旦执行了 直方图均衡化 ，就无法取回原始图像。

Answer 4

我认为对比度拉伸扩大了图像强度等级的直方图，因此输入范围附近的强度可以映射到整个强度范围。

另一方面，

直方图均衡根据累积分布函数或概率将所有像素映射到整个范围。

Answer 5

对比度是最大像素强度和最小像素强度之间的差异。

这两种方法都可以用来增强对比度，更精确地说，是调整图像强度来增强对比度。

  

在直方图均衡期间，直方图的整体形状   变化，而相反地，   直方图保持不变。

Answer 6

在直方图均衡化中，您希望将直方图展平为均匀分布。

在对比度拉伸中，您可以操纵强度值的整个范围。就像您在规范化中所做的一样。