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个基准值的照明就是当变量(日光照明已不存在）。让 F0（X，Y）表
示图像只有采取人工光照条件下，没有移动的物体（如人或车辆）在
现场。这成为标准的所有其他图像将正常化。
f
选择 0各代表子区域(x,y)不可能被遮蔽移动物体，计算他们的平
均强度。然后，选择所有个人的平均值，fmin 表示最低目标,fmax 最
高目标，处理任何输入图像，f(x,y)，因此，其最低和最大的分别等
f (x, y)  af (x, y)  b
于 fmin 和 fmax。线性变换函数的形式： out 其中 f 是
输出图像。这是很容易验证，输出的图像将有（如果选择所需的最低
和最高值）：
f  f
a  m a x m in
f f
m a x  m in
f f  f f
b  m in m ax m ax m in
f  f
m ax m in
在 fmax 和 fmin 是输入图像的最高值与最低值。假设所有的图像的线
性范围之内。相机的工作范围内,从而饱和等非线性不是一个问题。s=T(r)
s=T(r) s=T(r)
D
A
B
轴
A/2 轴轴
B/2 Y
Y Y
C
r r r
X 轴 X 轴 X 轴
L0 L0 L0
(a)
(b) (c)
提出一组能够产生 8 比特单***像所有独立位平面的灰
度分成变换（例如，变换函数 T（r）=255，当 r 在[0,127]
范围内时，T(r)=0，而当 r 在[128，255]范围内，T(r)=255，
此时的函数可以产生一幅 8 比特图像的第 7 位平面图像）
解：
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 63
0 1 0 0 0 0 0 0 64
0 1 1 1 1 1 1 1 127
1 0 0 0 0 0 0 0 128
1 0 1 1 1 1 1 1 191
1 1 0 0 0 0 0 0 192
1 1 1 1 1 1 1 1 255
0 0  r  63,128  r  191
T r   
1 64  r  127,192  r  255
一幅图像的灰度 PDF, p (r) 示于下图。现在对比此图像
r进行灰度变换，使其灰度表达式为下面右图的 p (z) 。假设灰
z
度值连续，求完成这一操作的变换（r 到 z）。
pr(r) pz(z)
2 2
1 1