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* * * * * * * * * * * * * * * * Problems with HE ??? Solutions ??? * *Histogram specification Step1: Equalize the levels of the original image Step2: Specify the desired pdf and obtain the transformation function Step3: Apply the inverse transformation function to the levels obtained in step 1 * HS - Example 0 1 2 3 10 80 95 100 r s 0 1 2 3 10 70 15 5 r hist(r) 10 15 30 60 10 20 50 15 z hist(z) 10 15 30 60 10 30 80 95 z G(z) Specified histogram 0 1 2 3 10 30 60 65 r z * Comparison (HE vs. HM/HS) * Local enhancement * Point processing Simple gray level transformations Image negatives Log transformations Power-law transformations Contrast stretching Gray-level slicing Bit-plane slicing Histogram processing Histogram equalization Histogram matching (specification) Arithmetic/logic operations Image averaging * Image averaging original image f(x, y) + noise h(x, y) noisy image g(x, y) * Image average (cont’) If the noise is uncorrelated and has zero expectation, then * Image averaging – How to generate Gaussian noise? (572) //This function creates a gaussian random number between -3 and 3 double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if (phase == 0) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1 = 2 * U1 - 1; V2 = 2 * U2 - 1; S = V1 * V1 + V2 * V2; } while(S = 1 || S == 0); X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S); } else X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S); phase = 1 - phase; return X; } * Summary - Point processing Simple gray level transformations Image negatives Log transformations Power-law transformations Contrast stretching Gray-level slicing Bit-plane slicing Histogram processing Histogram equalization Derivation (572 only) Histogram matching (specification) (572 only) Arithmetic/logic operations Image averaging Generation of Gaussian noise (572 only) * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * To find a transformatio
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