对比度拉伸和直方图均衡化的区别。

Question

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我想知道“对比度拉伸”和“直方图均衡化”的区别。

我尝试使用OpenCV进行了两种技术的操作，并观察了结果，但我仍然不理解两种技术之间的主要区别。期待你的帮助。

- Jeru Luke

6个回答

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我在阅读后得出以下结论： 对比度拉伸是指增加图像中最大强度值和最小强度值之间的差异。其余所有强度值都分布在这个范围内。 直方图均衡化是指修改图像中所有像素的强度值，使直方图“平坦化”（实际上，直方图不能完全被平坦化，会有一些峰和一些谷，但这是一个实践问题）。

在对比度拉伸中，源图像和目标图像之间的强度值存在一一对应的关系，即可以从对比度拉伸后的图像恢复原始图像。

然而，一旦执行了直方图均衡化，就没有办法获取回原始图像。

- Jeru Luke

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在直方图均衡化中，您希望将直方图变成均匀分布。

在对比度拉伸中，您可以操纵整个强度值范围，就像在归一化中所做的那样。

- Debvrat Varshney

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请注意，对比度拉伸也称为直方图拉伸。在这里，您可以“拉伸”或压缩直方图，但不需要使其均匀化。 - Debvrat Varshney

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对比度拉伸是一种线性归一化方法，它可以拉伸图像中任意强度区间，并将其适应到另一个任意的区间（通常目标区间是图像可能的最小值和最大值，如0和255）。

直方图均衡化是一种非线性归一化方法，它可以拉伸具有高丰度强度的直方图区域，并压缩低丰度强度的区域。

- MeiH

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我认为对比度拉伸可以扩展图像强度级的直方图，因此输入范围周围的强度可以映射到完整的强度范围。另一方面，直方图均衡化根据累积分布函数或概率将所有像素映射到完整范围。

- eng.muthana

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对比度是最大像素强度和最小像素强度之间的差异。

这两种方法都用于增强对比度，更准确地说，是调整图像强度以增强对比度。

在直方图均衡化期间，直方图的整体形状会发生变化，而在对比度拉伸中，直方图的整体形状保持不变。

- Soner from The Ottoman Empire

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可以查看英文原文，
原文链接

- eneski · Accepted Answer

首先定义一下对比度(Contrast):

对比度是图像“范围”的一种度量方式；即它的强度分布有多广。它有很多正式的定义，其中一个著名的是 Michelson 的公式:

他说 对比度 = ( Imax - Imin )/( Imax + I min )

对比度与图像整体视觉质量密切相关。理想情况下，我们希望图像使用其可用的所有值。

对比度拉伸(Contrast Stretching)和直方图均衡化(Histogram Equalisation)有着相同的目标: 让图像使用其可用的所有值。

但它们使用不同的技术。 对比度拉伸的作用类似于映射

它将图像中最小的强度值映射到范围内的最小值(例如上面的示例中的 84 ==> 0)

同样的方法，它将图像中最大的强度值映射到范围内的最大值(例如上面的示例中的 153 ==> 255)

这就是为什么对比度拉伸是不可靠的，如果只有两个像素具有 0 和 255 强度，则它完全没有用。

然而，更好的方法是直方图均衡化，它使用概率分布。您可以在这里了解相关步骤。