灰度處理演算法

『壹』 求解關於基於matlab的灰度圖像處理 辦法 具體在問題補充部分（學校實驗考核）

這么多文字 沒細看 基礎的置亂演算法不難

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『貳』 為什麼在醫學圖像處理中要進行圖像灰度強度值的歸一化

您好：不同的醫學成像因素造成相同性質的組織在圖像灰度信息上的不一致。灰度歸一化就是在保留具有診斷價值的灰度差異的同時，減小甚至消除圖像中灰度不一致而進行的圖像轉換方法，以便計算機自動分析處理。當前常見的演算法根據灰度轉換的依據分為基於直方圖的灰度歸一化以及基於圖像內容特徵的灰度歸一化兩大類。針對這兩類處理演算法進行了綜述。

『叄』 圖像處理的演算法有哪些

圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。

『肆』 灰度值是什麼是怎麼測量的

灰度值是指將灰度對象轉換為 RGB 時，每個對象的顏色值。把白色與黑色之間按對數關系分成若干級，稱為「灰度等級」，使用黑白或灰度掃描儀測量生成的圖像通常以灰度顯示。

在計算機領域中，灰度（Gray scale）數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色。

灰度圖像與黑白圖像不同，在計算機圖像領域中黑白圖像只有黑白兩種顏色，灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級的顏色深度。但是，在數字圖像領域之外，「黑白圖像」也表示「灰度圖像」，例如灰度的照片通常叫做「黑白照片」。

在一些關於數字圖像的文章中單色圖像等同於灰度圖像，在另外一些文章中又等同於黑白圖像。灰度使用黑色調表示物體,即用黑色為基準色，不同的飽和度的黑色來顯示圖像。

每個灰度對象都具有從 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示。

(4)灰度處理演算法擴展閱讀

灰度等級范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像，在醫學、圖像識別領域有很廣泛的用途。

灰度分布是指灰度圖像的灰度值的分布情況，反映了圖像的最基本的統計特徵。灰度分布主要應用於圖像分割中，通過對灰度圖像的灰度分布的理解，來分析圖像一些性質。

灰度直方圖是關於灰度級分布的函數，是對圖像中灰度級分布的統計。灰度直方圖是將數字圖像中的所有像素，按照灰度值的大小，統計其出現的頻率。灰度直方圖是灰度級的函數，它表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數，反映了圖像中某種灰度出現的頻率。

如果將圖像總像素亮度（灰度級別）看成是一個隨機變數，則其分布情況就反映了圖像的統計特性，這可用probability density function （PDF）來刻畫和描述，表現為灰度直方圖。可以通過直方圖的狀態來評斷圖像的一些性質，明亮圖像的直方圖傾向於灰度級高的一側；

低對比度圖像的直方圖窄而集中於灰度級的中部，高對比度圖像的直方圖成分覆蓋的灰度級很寬而且像素的分布沒有不太均勻，只有少量的垂線比其他高許多。

直觀上來說：若一幅圖像其像素佔有全部可能的灰度級並且分布均勻，則這樣的圖像有高對比度和多變的灰度色調。

從概率的觀點來理解，灰度出現的頻率可看作其出現的概率，這樣直方圖就對應於概率密度函數(probabilitydensityfunction)，而概率分布函數就是直方圖的累積和，即概率密度函數的積分。

『伍』 灰度圖像太黑了怎麼處理

處理方法如下：
圖像灰度化是指每個像素只有一個采樣顏色的圖像，這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度。
灰度圖像與黑白圖像不同，在計算機圖像領域中黑白圖像只有黑白兩種顏色，一般稱為二值圖（0 or 255），灰度圖在黑色與白色中間還有很多級的顏色深（0-255）。在RGB模型中，如果R=G=B是，則彩色表示一種灰度顏色，
其中R=G=B的值叫灰度值。灰度化方法主要有，分量法，最大值法，平均值法和加權平均值法。
平均值法：將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個灰度圖。最大值法：
將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值；分量法：
演算法思想是先把RGB 每個分量的值作為圖像的灰度值，這樣就得到原圖像的三個灰度圖像。
然後選擇三個中的一個灰度圖，即用RGB 三個分量的某一個分量作為該點的灰度值。加權平均法：
該演算法主要就是根據某種條件，將三個分量以不同的權值進行加權平均。

『陸』 LED灰度級是什麼意思

256灰度級是基色從最暗到最亮劃分為256份。

LED顯示屏灰度示意圖

【知識延伸】

在LED顯示屏中，灰度是指像素發光明暗變化的程度。紅、綠、藍都有灰度。顯示屏一般都有8位(bit)、10位(bit)、12位(bit)、14位(bit)、16位(bit)、...N位(bit)等等。RGB紅綠藍三色，每個基色色彩劃分為2^N灰色等級，例如8位RGB全彩顯示屏，每一個基色是2^8=256灰度等級，可以顯示256 X 256 X 256 = 16,777,216種顏色。

LED顯示屏的灰度等級越高，顏色越豐富，色彩越艷麗；反之，顯示顏色單一，變化簡單。