直方圖均衡化處理的結(jié)果是什么？直方圖均衡化后，可以得到質(zhì)量更高的新圖像。該圖像的灰度將不再是暗色調(diào)的圖像，而是中等灰度的圖像，比原始圖像更清晰、更明亮。處理結(jié)果使圖像更適合人類視覺特征或機(jī)器識別系統(tǒng)。

直方圖均衡化處理的結(jié)果是什么？

直方圖均衡化后，可以得到質(zhì)量更高的新圖像。該圖像的灰度將不再是暗色調(diào)的圖像，而是中等灰度的圖像，比原始圖像更清晰、更明亮。處理結(jié)果使圖像更適合人類視覺特征或機(jī)器識別系統(tǒng)。

如何利用opencv對圖像進(jìn)行灰度歸一化呢？

對比度？如果只是隨機(jī)檢查，那就是直方圖。它可以被bgr2gray或bgr2hsv/HLS展平以獲得單通道圖像。或者將直接彩色RGB圖像分為三個通道分別計(jì)算。為了平衡對比度的方法，有直方圖均衡化和另外一種算法，叫白化之類的，很少使用，但在特定情況下效果更好。[現(xiàn)在躺在床上，我不記得它到底叫什么了]如果將來需要二值化，可以直接選擇大津大律自適應(yīng)二值化或三角形自適應(yīng)二值化。它們有不同的特點(diǎn)。此外，在某些情況下，這種全局自適應(yīng)二值化是不平衡的?；蛘咴谌コ尘昂蠓謩e計(jì)算上述兩種算法的全局自適應(yīng)二值化閾值。特定的場景需要特定的算法。至于什么時候用什么，你得自己試試。別問我。用我導(dǎo)師的話來說，“圖像處理是一個經(jīng)驗(yàn)算法，你只能通過更多的嘗試才能知道?！?。順便說一句：對比度均衡化的效果通常不好，會帶來噪音，影響后續(xù)的操作，會丟失一些原始圖像的信息，所以我一般不做對比度均衡化/直方圖歸一化。

為什么對一幅數(shù)字圖進(jìn)行直方圖均衡化處理,然后對處理過的圖像再一次進(jìn)行直方圖均衡化不會改變？

因?yàn)橹狈綀D均衡化后，原來的幾個像素的灰度會被分配給其他的灰度，像素相對集中。經(jīng)過處理后的圖像灰度范圍變大，對比度變大，清晰度變大，可以有效地增強(qiáng)圖像。直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖來調(diào)整對比度的一種方法。這種方法通常用于提高許多圖像的局部對比度，特別是當(dāng)有用數(shù)據(jù)的對比度非常接近時。這樣，亮度可以更好地分布在直方圖上。這樣，就可以在不影響整體對比度的情況下增強(qiáng)局部對比度。直方圖均衡化可以通過有效地?cái)U(kuò)展常用的亮度來實(shí)現(xiàn)這一功能。