什么是直方图

什么是直方图

直方图(Histogram)也叫柱状图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表

示数据分布的情况。

假设我们有一堆硬币,如下图所示,我们想知道一共有多少钱。

我们当然可以一枚一枚地数,但这样如果硬币多了可能会搞乱,因此我们需要先把硬币

分类,然后分别统计每种硬币的数量。

把统计的结果图示出来,就成了直方图。下图的横向数轴标示出硬币的面额(Kind of Coins),纵向标示出硬币的数量(Number of Coins)。

图像的直方图

以灰度图为例,假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度,0代表黑色,7代表白色,其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。

统计的结果如下,横轴标示灰度级别(0~7),纵轴标示每种灰度的数量。

Photoshop(PS)中的显示。

直方图统计数据

Photoshop CS提供了动态的直方图面板,CS之前的版本要通过图象>直方图来察看。

横轴标示亮度值(0~255),纵轴标示每种像素的数量。

像素(Pixels) - 图像的大小,图像的像素总数。[5*3=15]

色阶、数量、百分位这三项根据鼠标指针的位置来显示横坐标当前位置的统计数据。

色阶(Level) - 鼠标指针所在位置的亮度值,亮度值范围是0~255。[181]

数量(Count) - 鼠标指针所在位置的像素数量。[4]

百分位(Percentile) - 从最左边到鼠标指针位置的所有像素数量÷图像像素总数。

[(1+2+1+2+3+4)/15 = 13/15 = 0.8667 = 86.67%]

当鼠标拖动,选中直方图的一段范围时,色阶、数量、百分位将显示选中范围的统计数

据。

下面举个简单的例子来说明平均值、标准偏差、中间值。

例如图像A只有4个像素,亮度分别是200、50、100、200。

平均值(算术平均数,Mean,Average) - 图像的平均亮度值,高于128偏亮,低于128偏暗。平均值的算法是:图像的亮度总值÷图像像素总数。

平均值公式:

公式中,(读作X拨,X-bar)代表X的平均值,∑(读作西格玛,Sigma)代表总和,n代表

X的总数。

[图像A的平均值 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5]

中间值(中值,中位数,Median) - 中间值是把图像所有像素的亮度值通过从从小到大排

列后,位置处在中间的数。(如果有偶数个像素,就有两个位于中间的数,取前面的一

个)

[图像A的中间值:亮度排序后50<=100<=200<=200,100和200是位于中间的,取前面

的100作为中间值。]

标准偏差(标准差,Std Dev,Standard Deviation,Sample Variance) - 指图像所有像素的亮度值与平均值之间的偏离幅度。标准偏差越小,图像的亮度变化就越小,反之亮度

变化就越大。

标准偏差公式:

图像A的标准偏差:(已知平均值 =137.5)

标准方差 S^2 = ((200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2)/(4-1) = (62.5^2+(-87.5)^2+(-37.5)^2+62.52)/3 = (3906.25+7656.25+1406.25+3906.25)/3

= 16875/3 = 5625

标准偏差 S = 5625开平方 = 75

通道

Photoshop可以根据不同的通道来显示直方图,这些通道分别是RGB、红、绿、蓝、亮

度和颜色,它们分别统计了不同的颜色数据。

下面举例来说明这些通道代表的含义。例如图像B只有3个像素,颜色值分别是RGB(0,10,20)、RGB(30,40,50)、RGB(60,70,80)。

红、绿、蓝通道 - 红色通道只统计颜色的R值,对于图像B只统计0、30、60这三个数字,然后根据这三个数字绘出直方图。绿色和蓝色通道也用相同的方法处理。

RGB通道 - 统计图像的所有RGB数据。对于图像B,要统计0、10、20、30、40、50、

60、70、80这9个数字。

亮度通道 - 先用亮度公式Gray=0.3*R+0.59*G+0.11*B求出每个像素的亮度值,然后对这些亮度值进行统计。对于图像B,第一个像素的亮度值为0.3*0+0.59*10+0.11*20=8.1,用同样的方法求出另两个像素的亮度值分别为38.1和68.1,然后四舍五入取整,对8、

38、68这三个数字进行统计。

[注] 有些软件用Gray=(R+G+B)/3作为亮度公式进行统计,例如GIMP。

颜色通道 - 把红、绿、蓝和RGB通道的统计数据绘制在同一幅图中。

高速缓存级别(Cache level)

为什么要用缓存(Cache)?

我们在处理一些超大的图片时,会因为像素数量过多而导致每一步操作都很慢,为了提高图片的显示与刷新速度,Photoshop利用图片的缩小版本来进行计算并显示。

当你载入一幅图片时,Photoshop会自动生成许多这幅图片的缩小版本放在临时文件中,这些缩小图就是高速缓存,其中有缩小到50%的、25%的、12.5%的等等。当你把视图缩小时,比如缩小到25%,Photoshop就利用25%那张缓存小图的计算结果来更新视图。

缓存小图的不同缩小比例代表不同的缓存级别。缓存级别1为100%的原图,级别2为50%的小图,级别3为25%的小图,以此类推。

若要设定缓存级别,可以选择菜单编辑>预置>内存与图像高速缓存(Edit > Preferences > Memory and image cache)。Photoshop CS2的缓存级别默认值为6,适

用于处理高质量的数码相机照片。

[注] Photoshop CS2之前的版本有一个“使用直方图高速缓存”(Use Cache for histogram)的选项,可以提高直方图的绘制速度,但会降低精确度。建议不要勾选此项,否则当你缩小视图时,Photoshop就会使用相应的缓存小图来生成直方图。

缓存级别的算法

取上一级的四个相邻像素的平均值来获得一个像素,像素数是它上一级的1/4。

例如有张图片的大小是8*8,缓存级别2的大小为4*4,级别3为2*2,级别4为1*1。

下图是一张2*2像素的棋盘格图片,缓存级别2的灰度值取原图的平均值

(0+255+255+0)/4=500/4=128。

直方图面板中的缓存级别

当图片较大时,为了提高直方图的刷新速度,Photoshop会自动选择适当的缓存级别来

生成直方图。

现在来研究一下直方图面板中的缓存级别。新建一个2*2像素的图片,画成棋盘格图案,

然后执行编辑>定义图案。

新建一个1000*1000像素的图片,灰度模式。

使用编辑>填充命令和前面定义的图案来填充这张图片。

这时看一下直方图面板,会发现右上角多了一个警告图标。这是缓存级别2的图片。通过直方图我们可以看出缓存级别2是张纯灰色的图片,灰度值128,像素数量250000,

正好是原图的1/4。

单击那个警告图标,现在已经更新为原图的直方图。像素数量为1000*1000=1000000,有0和255两种灰度,平均值为255/2=127.50。这些都是原图的正确数据,正是我们所

期望的。

对于一般的图像,为了提高速度而使用缓存生成直方图基本上是可行的,但要注意原图相邻像素的亮度变化越大,缓存小图造成的误差就越大。

直方图的Y轴范围

前面我们已经知道,Photoshop直方图的X轴标示亮度值,Y轴标示每种像素的数量。X 轴的数值范围是0~255,现在来讨论一下Y轴的范围。

以bracket.bmp的蓝色通道为例,注意看下图中所显示的数据。

这幅图像的像素总数为19200。当鼠标光标移到直方图最左边(色阶为0)时,显示出数量的最大值684,这个最大值应该就是最长的一条竖线。当鼠标向右移动到色阶2时,数量为526,但竖线仍是同样长度,这说明色阶0的竖线被Photoshop裁去了一部分。

那么Photoshop是如何确定该裁去多少呢?

我们可以给Y轴一个固定的范围,例如0~1120,这时的直方图显示如下。可以看出,最大值684以上的部分都是空白,而图形下部很纤细,看不清细节。

我们也可以把Y轴的范围缩小到0~135,这时图形被纵向拉长了,我们可以看出很多图形下部的细节,但图形的上部有太多被裁掉了。

比较常见的一种方法是把图形缩短或拉长到正好适合视图的大小,此时范围是0~684(最大值)。大多数软件都使用这种方法,Photoshop在一般情况下也是这样。

上面的方法有一个最大的缺陷就是如果有几条特别长的竖线的话,其它的竖线会变得很短而不利于我们观察它们的细节,所以Photoshop会把这些长竖线裁去一些。

Photoshop确定Y轴范围的原则是如果最大值超过像素总数的64分之一,那么就用像素总数÷64作为Y轴范围的上限,否则以最大值作为上限。

bracket.bmp的像素总数为19200,19200/64=300,因为最大值684>300,所以Y轴的范

围是0~300。

直方图的算法

看到论坛上有人认为计算直方图开销最大的是标准偏差,还有人认为有必要取消标准偏差的显示项以提高速度。其实标准偏差的计算量并不大,就看你怎么去计算了。前面讲过的一些算法的确会让人误以为计算这些数据时要对每个像素都进行加减乘除乘方等运算,所以我觉得有必要讨论一下直方图的具体计算过程。

要绘制直方图,首先要建立一个储存每种灰度数量的数据表(GrayTable),GrayTable 是一个大小为256的数组。然后要对图像的每一个像素进行统计,把每种灰度的像素数量记录到GrayTable中。这一步是必须的,不能偷工减料,这部分的计算量与像素的数量成正比,因此图像越大,计算的速度就越慢。要想提高速度,唯一的方法就是使用缓

存中的小图进行计算,但这样会降低精确度,不过对于实时更新的动态直方图来说,这

么做还是很有必要的。

数据表GrayTable准备好了已后,平均值、中间值和标准偏差都可以利用GrayTable里的数据来计算,也就是说没必要再对每个像素进行计算了。无论图像有多大,GrayTable 里都只存放256个数字,所以计算起来相当快。

举例来说,例如GrayTable中存放了以下的数据。

平均值 = (0*3 + 1*2 + 2*1 + 3*5 + 0 + 255*1) / (3+2+1+5+0+1) = 274/12 = 22.8

看到了吧,用乘法就行了,灰度值×数量再相加。标准偏差也是用类似的方法计算。

GrayTable的灰度值是从小到大排列的,所以计算中间值也很方便。

对于动态直方图来说,也可以利用GrayTable来优化。有些时候,我们没有必要重新统计整幅图像的像素来更新直方图,只要把先前直方图的GrayTable里的数据调换一下位置就行了,这种方法仅限于单幅图像单像素的处理(点运算)。例如做反色运算后,新的直方图其实就是把原来的直方图左右翻转了一下。这样无论图像有多大,都可以做到精

确的实时更新。

Photoshop图像菜单的功能几乎都可以使用这种优化,但Photoshop目前还没做到这一点,估计是怕麻烦吧。一些高画质数码照片处理软件可以考虑把这个功能加进去。

● 曝光适当

表示亮度的直方图横轴上的波峰基本在中心位置,波峰形态也很规则。表示曝光正常,图像内没有明显的亮度差异。从数据的角度看照片的话,该波形说明数值状态良好,易于进行后期编辑修正。但并不是说在所有条件下波形都会均匀分布。这里只是举出一个接近理想状态的亮度分布例子。

● 曝光不足

曝光不足时,波峰向左方大幅倾斜,表示昏暗部分较多。相反,右方的明亮数据部分较少,照片本身也同时体现出这一倾向。出现这种图形时,应进行正方向补偿,使波峰靠近直方图

的中心部分。波峰的高度表示数据的量,图中表示图像信息的波峰大部分集中在昏暗部分。

● 曝光过度

直方图整体向右方大幅偏移。本来应为暗色的砖体和绿树等在实际的图像中也变得偏白了,图像有点模糊。显示在右端的另一个小波峰是图像下方的道路部分。在这种曝光过度情况下,左侧的暗色部分已经完全没有数据存在了。这说明曝光已经相当过度了。

暗部缺失和高光溢出的直方图

暗部缺失

因为是根据从左方来的强光进行测光来拍摄,所以右方的阴影部分完全变成了黑色。相应的,直方图的波峰也向左偏移,其中的一部分贴到了左端。这部分就是暗部缺失,表示完全丧失了浓淡层次。如果是有意去实现暗部缺失那也不成问题,如果不是有意去拍摄而是希望拍摄出自然的层次,那作为照片来说就属于失败了。有必要考虑采用其他方法来使阴影部分变得明亮。将阴影部分变亮后,直方图上贴在左边的部分也会消失。

● 高光溢出

因采用强顺光拍摄,衣服的一部分和面部的凸起部分出现了反光。数据丧失层次后出现了高光溢出。数据集中于直方图的右方,其中代表面部和衣服部分的数据贴近直方图的右端,形成尖锐的波峰。这就是高光溢出的部分。这时,图像整体略有曝光过度也是产生高光溢出的一个原因,如果减少曝光,则整体波峰会向中央移动,理应能够避免衣服和面部的高光溢出。最好能够在拍摄过程中显示直方图进行观察,确认曝光的分布和高光溢出。

样图:

1.色阶是什么:色阶就是用直方图描述出的整张图片的明暗信息。如图

从左至右是从暗到亮的像素分布,黑色三角代表最暗地方(纯黑),白色三角代表最亮地方(纯白)。灰色三角代表中间调。

如何用excel做直方图

(转载于word帮助文件,建议大家使用word时遇到问题按F1搜索帮助) 使用直方图显示数据 利用分析工具库的直方图工具,您可以分析数据并将其显示在直方图(显示频率数据的柱形图)中。安装Microsoft Office Excel 2007 后此数据分析加载项才可用,但可能不能自动加载。 如果在“数据”选项卡的“分析”组中未显示“数据分析”按钮,则必须加载分析工具库加载宏。要点 您要做什么? ?了解有关在直方图中绘制数据的详细信息?加载分析工具库?创建直方图 了解有关在直方图中绘制数据的详细信息 要创建直方图,必须将数据组织到工作表上的两列中。这些列应包含以下数据: ?输入数据要使用直方图工具分析的数据。 ?接收区域数据这些数字指定了在进行数据分析时您希望直方图工具度量输入数据的间隔。当您使用直方图工具时,Excel 会对每个数据区域中的数据点计数。如果数字大于某区域的下限并且等于或小于该区域的上限,则对应的数据点包括在该特定区域内。如果忽略接收区域,Excel 将创建一个介于数据最小值和最大值之间的均匀分布区域。 1 / 5 直方图分析的输出会显示在一个新的工作表(或新的工作簿)中,将显示一个直方图表和一个反映直方图表中数据的柱形图。 加载分析工具库 。选项”“Office 按钮”,然后单击“Excel 1. 单击”。单击2. “加载项”。3. “加载项”,然后单击转到在“管理”框中,单击“Excel ”框中,执行以下操作之一:4.

在“可用加载宏?确定”。“要加载分析工具库,请选择“分析工具库”复选框,然后单击?分析工“要令分析工具库包括Visual Basic for Applications (VBA) 功能,请选中”- VBA”复选框,再单击“确定。具库浏“可用加载宏”框中列出,请单击VBA”如果“分析工具库”或“分析工具库-未在“提示找到它。览””进行安装。 5. 如果显示一条消息指示您的计算机上当前未安装分析工具库,请单击“是命令。“数据分析””数据选项卡的“分析”组中使用加载分析工具库之后,可从“提示 返回页首创建直方图 1. 要输入要在直方图中分析的数据,请执行以下操作之一:?将示例工作表数据复制到您的工作表。如何复制示例工作表数据 ?创建一个空白工作簿或工作表。?选择“帮助”主题中的示例。 不要选择行或列标题。注释 2 / 5 ”中选择示例从“帮助?Ctrl+C。按?。,然后按在工作表中,选择单元格A1 Ctrl+V A B 1 输入区域接收区域 2 87 20 3 40 27 4 60 45 5 6 80 62 7 3 8 52 9 20 10 11 43 74 61 ?在工作表中,按以下方式输入自己的数据: 1. 在一列中,键入输入数据。

基于颜色直方图的图像检索(实验分析)

基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间,有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究,病开发出了相应的检索系统,例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统,Virage公司研发的VIRAGE系统,麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook 系统,哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统,斯坦福大学研发的WBIIS系统,U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像,例如形状、颜色、纹理等,并以此为依据对图像进行比较检索,在这篇论文中,系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离,依据距离的远近来判断相似性,这种方法简单易行,由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息,判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联,也就是说,距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是,经过试验的判定,这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1.RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的添加剂,对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从(0,0,0)到(1,1,1)

直方图(Histogram)

直方图(Histogram) 一、前言 现场工作人员经常都要面对许多的数据,这些数据均来自于生产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。如果我们应用统计绘图的方法,将这些数据加以整理,则生产过程中的质量散布的情形及问题点所在及过程、能力等,均可呈现在我们的眼前;我们即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。 二、直方图的定义 ⒈什么是直方图: 即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能容易地看出的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值,分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形。因此,也叫做柱状图。 ⒉使用直方图的目的: ⑴了解分配的形态。 ⑵研究制程能力或计算制程能力。 ⑶过程分析与控制。 ⑷观察数据的真伪。 ⑸计算产品的不合格率。 ⑹求分配的平均值与标准差。 ⑺用以制定规格界限。 ⑻与规格或标准值比较。 ⑼调查是否混入两个以上的不同群体。 ⑽了解设计控制是否合乎过程控制。 116 品管七大手法 3.解释名词: ⑴次数分配

将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组,在各组内填入测定值的出现次数,即为次数分配。 ⑵相对次数 在各组出现的次数除以全部的次数,即为相对次数。 ⑶累积次数(f) 自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算,即为累积次数。 ⑷极差(R) 在所有数据中最大值和最小值的差,即为极差。 ⑸组距(h) 极差/组数=组距 ⑹算数平均数(X) 数据的总和除以数据总数,通常一X (X-bar )表示。 ⑺中位数(X) 将数据由大至小按顺序排列,居于中央的数据为中位数。若遇偶位数时,则取中间两数据的平均值。 ⑻各组中点的简化值(μ) ⑼众数(M) 次数分配中出现次数最多组的值。 例: ⑽组中点(m) 一组数据中最大值与最小值的平均值, (上组界+下组界)÷ 2=组中点 第八章 直方图 117 X= X 1+X 2+ …… +X n n X= ∑μf n X 0 +h ~ μ= , X i - X 0 组距(h) X 0=次数最多一组的组中点 X i =各组组中点 n Xi n i ∑=1=

气候类型的判读(完整版)

气候类型的判读(完整版)

气候类型的判读2015.10 表中代码表示滇、川、陕三省省会和西藏自治区首府的名称,据此回答下列问题: 一月平均气温(℃)七月平均气温 (℃) 地区代号 -2.3 14.9 ① 4.6 2 5.8 ② 7.8 19.9 ③ -1.3 26.7 ④ 1.根据表中气候资料,判断下列说法正确的是A.①为拉萨 B.②为昆明 C.③为成都D.④为兰州 2.下列有关四地所在地形区的判断中,正确的是A.①位于湟水谷地 B.②位于成都平原 C.③位于黄土高原 D.④位于云贵高原 下图为地球上五个不同地区(都位于沿海)受气压带和风带影响的示意图。读图回答下列各题。 试卷第2页,总33页

3.若不考虑其他因素影响,图中五地最有可能分属于 A.两种气候类型 B.三种气候类型 C.四种气候类型 D.五种气候类型 4.图中五地所属气候类型的分布规律是 ①主要分布在大陆东岸②主要分布在大陆西岸 ③主要分布在中低纬度④主要分布在中高纬度 A.①③ B.②③ C.①④ D.②④ 读图,回答各题。 试卷第3页,总33页

5.假若黄赤交角变为0°时,下列地区的气候类型可能不再存在的是() A.甲 B.乙 C.丙 D.丁 6.图中M为一岛屿,1月份岛屿的西部地区()A.月平均气温大于0℃,降水量较多 B.月平均气温大于0℃,降水量较小 C.月平均气温小于0℃,降水量较多 D.月平均气温小于0℃,降水量较小 下图为我国哈尔滨、乌鲁木齐、广州、武汉四个城市的气候直方图,读图完成下列各题。 7.图中四城市依次为: 试卷第4页,总33页

A.哈尔滨、乌鲁木齐、广州、武汉 B.哈尔滨、广州、乌鲁木齐、武汉 C.乌鲁木齐、哈尔滨、广州、武汉 D.乌鲁木齐、广州、哈尔滨、广州 8.由图示信息可以得出的结论是: A.四城市气温年较差最大的是乌鲁木齐 B.广州属于热带季风气候 C.流经哈尔滨的河流有较长结冰期 D.给四城市带来降水的主要是夏季风 读世界某地区气候资料图(平均每月降水量=年平均降水量÷12,月降水距平=该月多年平均降水量-平均每月降水量,本月平均气温累计=本月平均气温+上月平均气温累计),完成下列问题。 9.位于该地区的城市最可能是 试卷第5页,总33页

基于固定宽度直方图的分布估计算法的一种改进

五、结论经过研究表明:早期干预调查问卷有较好的信度与效度;现有的家庭支持模式是以家庭为中心,经济支持、 情感支持、群体支持、治疗支持、政策支持、专业支持等 环绕在周围的呈放射状;早期干预与社会支持有显著关 联,但关系比较复杂,与主观支持的关联大于客观支持 与对支持的利用度。参考文献: [1]Dunst C J,Johanson C,Trivette C M,Hamby D.Fami -ly -oriented early intervention policies and practices:Family centered or not?[J].Exceptional Children 1991,(2):115-126. [2]刘霞.早期干预对高危儿童发育的影响[J].医学信息: F2 F3 F4 F5 F6 F1 0.046 0.099 0.208** 0.381** -0.024 0.112 0.212** 0.095 0.222** F2 -0.193** -0.133 0.089 0.131 0.033 -0.062 -0.246** -0.100 F3 0.385** 0.374** 0.154* -0.027 0.149* 0.082 0.124 F4 0.371** 0.269** 0.194** 0.343** 0.201** 0.376** F5 0.224** 0.103 0.255** 0.113 0.256** F6 0.089 0.157* -0.086 0.126 附表各因子间的相关统计 (上旬刊),2011,(03):216-217.[3]王杏宇,孙贵玉,解传桃.牟平地区3-6岁正常儿童经早期干预后体格发育指标分析[J].中国中医药咨 讯,2011,(9):60-61.[4]王琳玲,张合霓,陆园美.学龄前残疾儿童康复教育的公共政策保障[J].重庆行政(公共论坛),2010,(05):106-108. [5]刘胜林.听觉障碍儿童的家庭应对和以家庭为中心的早期干预[J].中国特殊教育,2010,(1):19-24. [6]龚建华, 彭中华,李文婕.深圳市罗湖区4-5岁儿童行为问题早期干预研究[J].中国儿童保健杂志,2010, (10):807-809. !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 2012 年 第·8期太原城市职业技术学院学报 Journal of TaiYuan Urban Vocational college 期 总第133期 Aug2012 [摘要]基于固定宽度直方图分布的分布估计算法(FWH),提出一个改进方案,即在FWH算法中加入 概率阈值的要素,不使用改变区间长度的更新方式,保证区间个数不增加,并在更新候选解步骤中加入模式搜索法(Hooke-Jeeves方法),构造出一种改进的优化算法(HJ-FWH)。数值实验结果表明,改进后的算法在最优解精度和收敛速度方面均有了较大的提高。 [关键词]分布估计算法; 模式搜索法;直方图;概率模型[中图分类号]O [文献标识码]A[文章编号]1673-0046(2012)8-0147-03基于固定宽度直方图的分布估计算法的一种改进 刘建军,韩 帅,石定元,武国宁 (中国石油大学理学院,北京102249) 分布估计算法(EDAs:EstimationofDistributionAl-gorithms)是进化计算领域新近兴起的一类随机优化算法,它将传统的遗传算法的思想和统计学的概率模型结合起来,形成一种全新的智能优化计算模式。 分布估计算法可以按照概率模型的复杂程度进行 分类,包括变量无关的PBIL、 UMDA和cGA算法;双变量相关的MIMIC、BMDA算法以及多变量相关的EC-GA、FDA、BOA等算法。美国卡耐基梅隆大学的Baluja 在1994年提出PBIL算法,是用来解决二进制编码的优 化问题,虽然当时还没有提出分布估计算法的概念,但是PBIL算法被公认为最早的分布估计算法模型。 直到1996年,分布估计算法的概念才第一次提出。其中UMDA算法由德国学者Muhlenbein于同年提出, 它与其他算法不同在于其概率向量的更新方式。 之后的MIMIC算法,是由美国MIT人工智能实验室的DeBonet等人于1997年提出的一种启发式优化算法,此算法是 147··

直方图 知识讲解

直方图知识讲解 责编:康红梅 【学习目标】 1. 会制作频数分布表,理解频数分布表的意义和作用; 2. 会画频数分布直方图,理解频数分布直方图的意义和作用. 【要点梳理】 要点一、组距、频数与频数分布表的概念 1.组距:每个小组的两个端点之间的距离(组内数据的取值范围). 2.频数:落在各小组内数据的个数. 3.频数分布表:把各个类别及其对应的频数用表格的形式表示出来,所得表格就是频数分布表.要点诠释: (1)求频数分布表的一般步骤:①计算最大值与最小值的差;②决定组距和组数; ③确定分点;④列频数分布表; (2)频数之和等于样本容量. (3)频数分布表能清楚、确切地反映一组数据的大小分布情况,将一批数据分组,一般数据越多,分的组也越多,当数据在100个以内时,按数据的多少,常分成5~12组,在分组时,要灵活确定 组距,使所分组数合适,一般组数为最大值-最小值 组距 的整数部分+1. 要点二、频数分布直方图 1.频数分布直方图:是以小长方形的面积来反映数据落在各个小组内的频数的大小,直方图由横轴、纵轴、条形图三部分组成. (1)横轴:直方图的横轴表示分组的情况(数据分组); (2)纵轴:直方图的纵轴表示频数; (3)条形图:直方图的主体部分是条形图,每一条是立于横轴之上的一个长方形、底边长是这个组的组距,高为频数. 2.作直方图的步骤: (1)计算最大值与最小值的差; (2)决定组距与组数; (3)列频数分布表; (4)画频数分布直方图. 要点诠释:(1)频数分布直方图简称直方图,它是条形统计图的一种. (2)频数分布直方图用小长方形的面积来表示各组的频数分布,对于等距分组的数据,可以用小长方形的高直接表示频数的分布. 【高清课堂:数据的描述 369923 直方图和条形图的联系与区别:】 3.直方图和条形图的联系与区别: (1)联系:它们都是用矩形来表示数据分布情况的;当矩形的宽度相等时,都是用矩形的高来表示数据分布情况的; (2)区别:由于分组数据具有连续性,直方图中各矩形之间通常是连续排列,中间没有空隙,而条形图中各矩形是分开排列,中间有一定的间隔;直方图是用面积表示各组频数的多少,而条形图是用矩形的高表示频数. 要点三、频数分布折线图 频数分布折线图的制作一般都是在频数分布直方图的基础上得到的,具体步骤是:首先取直方图中每一个长方形上边的中点;然后再在横轴上取两个频数为0的点(直方图最左及最右两边各取一个,它们分别与直方图左右相距半个组距);最后再将这些点用线段依次连接起来,就得到了频

基于matlab的直方图均衡化讲解

课程设计报告 题目基于matlab的直方图均衡化程序设计 学生姓名: 学生学号: 系别: 专业: 届别: 指导教师: 电气信息工程学院制

目录 1、引言·······················································································- 2 - 2、直方图基础 ···············································································- 2 - 3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 - 3.3 Matlab 实现······························································································- 4 - 4、结论 ······················································································- 10 - 5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 - 基于matlab的直方图均衡化程序设计

各种图片模式介绍

各种图片模式介绍 亦称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(元素)的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增多单个像素,从而使线条和形状显得参差不齐。然而,如果从稍远的位置观看它,位图图像的颜色和形状又显得是连续的。在体检时,人员会给你一个本子,在这个本子上有一些图像,而图像都是由一个个的点组成的,这和位图图像其实是差不多的。由于每一个像素都是单独染色的,您可以通过以每次一个像素的频率操作选择区域而产生近似相片的逼真效果,诸如加深阴影和加重颜色。缩小位图尺寸也会使原图变形,因为此举是通过减少像素来使整个图像变小的。同样,由于位图图像是以排列的像素集合体形式创建的,所以不能单独操作(如移动)局部位图。 Photoshop RGB 位图颜色的一种编码方法,用红、绿、蓝三原色的光学强度来表示一种颜色。这是最常见的位图编码方法,可以直

接用于屏幕显示。 CMYK 位图颜色的一种编码方法,用青、品红、黄、黑四种颜料含量来表示一种颜色。常用的位图编码方法之一,可以直接用于彩色印刷。 索引颜色/颜色表 位图常用的一种压缩方法。从位图中选择最有代表性的若干种颜色(通常不超过256种)编制成颜色表,然后将中原有颜色用颜色表的索引来表示。这样原可以被大幅度有损压缩。适合于压缩网页图形等颜色数较少的图形,不适合压缩照片等色彩丰富的图形。 Alpha通道 在原有的编码方法基础上,增加像素的透明度信息。图形处理中,通常把RGB三种颜色信息称为红通道、绿通道和蓝通道,相应的把透明度称为Alpha通道。多数使用颜色表的位图格式都支持Alpha通道。 色彩深度 色彩深度又叫色彩位数,即位图中要用多少个二进制位来表示每个点的颜色,是分辨率的一个重要指标。常用有1位(单色),2位(4色,CGA),4位(16色,VGA),8位(256色),16位(增强色),24位和32位(真彩色)等。色深16位以上的位图还可以根据其中分别表示RGB三原色或CMYK四

直方图制作步骤详细讲解

直方图制作步骤 1)定义:直方图是数据分布形态分析的工具。 在质量管理中,如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然的把这些图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理,来反映产品质量的分布情况,判断和预测产品质量及不合格率。直方图是针对某产品或过程的特性值,把50个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,画成以组距为底边,以频数为高度的一系列连接起来的直方矩形图。 2)直方图制作步骤 ①收集数据:收集数据时,对于抽样分布必须特别注意,不可取部分样品,应全部均匀的加以随机抽样,所收集的数据个数应大于50以上。 例:某厂成品尺寸规格为130~160mm,按随机抽样方式抽取60个样本,其测定值如下: 单位:mm 138142148145140141 139140141138138139 144138139136137137 131127138137137133 140130136128138132 125141135131136131 134136137133134132 135134132134121129 137132130135135134 136131131139136135 ②找出每组数据中最大值(L),与最小值(S) A B C D E F 138142148145140141 139140141138138139 144138139136137137 131127138137137133 140130136128138132 145141135131136131 134136137133134132 135134132134121129 137132130135135134 136131131139136135 ③求全部数据中的最大值和最小值 A L1=145S1=131 B L2=142S2=127

频数分布表、直方图概念

一、数据的分组整理 将一组数据分成若干个数段,每个分数段是一个“组区间”,分数段两端的数值是“组限”,在一组两端数值中最大的数值为上限,最小的数值为下限,分数段的最大值与最小值的差为“组距”,分数段的个数是“组数”。 小结:分组整理的方法——⑴确定分组的方法并分组 ①计算极差; ②确定组距和组数,组距 极差组数 ≈,组数取大于商的最小整数; ③决定组限并分组。注意:各分数段中的分数,通常包括分数段的最低分,不包括最高分。 二、频数、频率与频数分布表 频数:落在各个小组内的数据的个数是这一小组的频数。(每个分数段的分数的个数) 频率:每个小组的频数与数据总数的比值叫做这一小组的频率。 计算公式: 数据的总个数 这组的频数每组的频率 = 想一想:根据上表,回答以下问题 ⑴组数是多少?举例说明组区间是什么? ⑵在“80~90”这一组中,组限各是什么?哪个是下限,哪个是上限?组距是多少?频数是多少?频率有多大? ⑶假设在“70~80”这一组中,如果频数已知,频率漏掉,怎样补上?如果频数漏掉,怎样补上?如果频数、频率都漏掉,又怎样补上? 小结规律: ①各小组的频数之和等于数据总数; ②各小组的频率之和等于1。 观察频数分布表,从以下几方面对数据分布信息进行分析: ⑴数据在哪个组分布最多最集中(称该组为众数组),在哪个组分布最少,各占总数的比值(或百分比)是多少。 ⑵各组数据分布的数量变化趋势是什么。 ⑶测算中位数在哪个组(该组称为中位数组),获得数据分布状态的信息。 ⑷测算平均数=各组组中值×该组频率的积之和(组中值=2 下限上限+),从 中体会频数分布的作用。 1.频数分布直方图 根据上节所列频数分布表,以每小组的组距为宽,频数为高,画出各小组的频数条形图,从而画出频数分布直方图。 注意: ①单位 ②连续性 ③科学性与美观兼顾 频数分布直方图的意义: 直观表示了一组数据在各小组分布的多少。 2.频数分布折线图 把“频数分布直方图”中的每个条形图的上边中点依次联结成折线段,就画成了频数分布折线图。 为了便于观察频数分布折线图两边的变化趋势,有时也用线段联结直方图最左边条形图上边中点和它外边等距区间的中点(条形图外用虚线),以及直方图最右边条形图上边中点和它外边等距区间的中点(条形图外用虚线)。 频数分布折线图直观的意义:表示了一组数据在各小组分布的变化趋势和整体分布形态。

基于直方图的图像增强技术的研

包头师范学院 本科毕业论文 题目:基于直方图的图像增强技术的研究学生姓名:赵良良 学院:信息科学与技术院系 专业:电子信息科学与技术 班级:07级本科 指导教师:刘晓虹 二〇一一年五月

摘要 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法,图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果,更合适于对图像进行后续的分析和处理。灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量,提供了原图的灰度值分布情况,灰度直方图是图像增强的最好的研究内容。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。本文主要研究了在MATLAB环境下,通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。 关键词:图像增强;直方图;MATLAB

ABSTRACT Image enhancement is a kind of method in the digital image processing,its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB. Key words:Image enhancement; Image Histogram; MATLAB

天气和气候基础知识考试

第四单元天气和气候 一、天气和气候 1、天气是一个地方短时间里的阴晴、风雨、冷热等的大气状况。它是时刻变化的。 2、气候是一个地方多年的天气平均状况,一般变化不大。 3、辨别描述天气和气候的词句。注意时段性和稳定性。 相同点 不同点 时段性稳定性 天气 都是大气状况短时间不稳定,多变的 气候长时间稳定,变化小 ●练一练:下列表述中,表示天气的是:() A、小雨夹雪 B、雨热同期 C、四季如春 D、长夏无冬 4、识别常用天气符号,看懂简单的天气图。 ★判读卫星云图的方法是:绿色表示陆地,蓝色表示海洋,白色表示云区,白色越浓,表示云层越厚。云层厚的地方一般是阴雨区。 ●练一练:学校准备第二天到校外春游,小强担心下雨去不了,晚上看电视上的天气形势图后,小强很高兴。请问他看到了反映当地天气的什么符号() 二、气温 1、气温是指大气的温度,是衡量大气的冷热程度。 2、气温的变化: (1)、时间变化变化规律: ①日变化:一天中最高气温出现在14时左右,最低气温出现在日出前后。 ②年变化:北半球陆地,月平均最高气温出现在7月(海洋8月),月平均最低气温出现在1月(海洋2月);南半球则相反。 ★气温日较差:某地一天最高温与最低温之差。★气温年较差:某地月平均气温最高值同月平均最低值之差。 (2)、世界气温空间变化规律:A、气温从低纬向高纬逐渐降低→纬度位置影响 B、同纬度的海洋和陆地气温不同,夏季陆高海低,冬季陆低海高→海陆因素影响 C、同纬度高山、高原气温比平原低。气温随海拔的升高而降低,每升高100米气温下降0.6℃→地形因素影响 D、南半球等温线比北半球平直→南半球大部分是海洋。 (3)、不同地区气温变化不一样。热带终年高温,气温年变化小;温带四季分明,气温年变化较大;寒带终年气温低,但各月的冷热程度不一样,气温年较差大。 ●练一练:1、读下图,分析回答下列问题: (1)、根据图中曲线,分析三地气温变化特点: A、 B、 C、 (2)、ABC三地中气温年较差最大的是,该地最热月是月,最冷月是月。 (3)、根据三地气温变化的特点,判断ABC三地各位于五带中哪一带? A , B ,C 2、读“某地区7月等温线分布图”,下列说法正确的是:() A、根据等温线判断,该地位于南半球 B、A、B两地在同一纬线上,气温相同 C、若A、B两地,一处位于陆地上,一处位于海洋中,则A为海洋,B 为陆地 D、若A、B两地都在陆地上,则A的海拔低于B的海拔(仅从考虑地形因 素) 三、降水 1、从大气中降落到地面的雨、雪、雹等,总称降水。降水量通常用毫米作单位。通常我们所说的某地的年降水量,是指这个地方多年的平均降水量。 2、降水根据成因分为四种类型:对流雨、锋面雨、地形雨、台风雨。我国的降水主要是锋面雨。 3、世界降水的地区(空间)分布规律:“四多四少”。 ①、赤道地区降水多,两极地区降水少→纬度位置影响 ②、南、北回归线两侧,大陆东岸降水多,大陆西岸降水少 ③、中纬度地区(或温带地区)沿海降水多,内陆地区降水少→海陆位置影响 ④、迎风坡降水多,背风坡降水少→地形因素影响 3、世界各地根据降水量季节(时间)分配情况,一般可分为以下几大类型:

实验1 图像直方图分析

实验1 图像直方图分析 模式识别与智能系统王衍平 2010043003 1 实验目的 本试验通过MATLAB编程,获取一幅RGB图像的灰度直方图信息,并根据灰度直方图获得图像中的像素亮度的分布情况。 2 实验步骤 (1)使用imread函数读取一幅RGB图像,并输出显示该图像; (2)使用size函数获取该图像的大小,然后分离三个颜色通道; (3)分别输出显示R、G、B三个颜色通道的图像; (4)分别绘制R、G、B三个颜色通道的灰度直方图; (5)绘制RGB三个颜色通道的灰度直方图于一幅图像中。 3 MATLAB程序代码 I=imread('D:\数字图像处理实验\001.bmp'); % 若果不是RGB图像,报错 if(size(I,3)~=3) error('rgbhist:numberOfSamples','Input image must be RGB.') end figure(1),imshow(I); title('原RGB图像'); S=size(I); % Size of array file. H=reshape(I,S(1)*S(2),S(3)); % 将每个颜色通道变为一列 H=double(H); % Convert to double precision. nHist=2^8-1; figure(2),imshow(I(:,:,1)); % 显示R通道上的图像 title('R通道上的图像'); figure(3),imshow(I(:,:,2)); % 显示G通道上的图像 title('G通道上的图像'); figure(4),imshow(I(:,:,3)); % 显示B通道上的图像 title('B通道上的图像'); figure(5),imhist(I(:,:,1),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('R通道上的灰度直方图'); figure(6),imhist(I(:,:,2),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('G通道上的灰度直方图'); figure(7),imhist(I(:,:,3),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('B通道上的灰度直方图');

一种基于直方图统计特征的直方图匹配算法的研究_朱磊

收稿日期:2004-01-21 作者简介:朱磊(1973— ),男,江苏南京人,工学博士,讲师,研究方向:多媒体信息处理与通信网络管理。文章编号:1003-6199(2004)02-0048-04 一种基于直方图统计特征的直方图匹配算法的研究 朱 磊 (解放军理工大学通信工程学院,江苏南京 210007) 摘 要:本文提出并验证了基于直方图统计特征的直方图匹配算法。直方图作为对图像 颜色或灰度分布的一种基本描述量,利用其统计特征进行直方图之间的相似性度量。实验结果表明,在获得相同查准率的情况下,利用直方图统计特征量测算的算法比经典的欧氏距离测算算法具有更高的查全率。 关键词:直方图;匹配算法;统计特征中图分类号:TP391 文献标识码:A The Application of Digital Library T echnology in the Integrated Management Platform for Military Information ZHU Lei (Institute of Communication Engineering ,PLAUST ,Nanjing ,210007,China ) Abstract :In this paper ,the histogram ’s matching that based on the histogram ’s statistical characteriza 2tion was put forward and implemented.As a basic descriptor of the distribution of color or gray ,histogram ’s statistical characterization was used to compute the similarity between each other.The experimental result in 2dicates that when compared with the classical Euclidean distance measure method ,the new matching algo 2rithm can achieve a higher recall and the same precision. K ey w ords :histogram ;matching algorithm ;statistical characterization 1 引言 在对图像颜色特征的描述上,直方图(his 2togram )是一个非常有效的工具。直方图描述了图像颜色的统计分布特征,且具有平移、尺度和旋转的不变性,因此在颜色检索中被广泛采用。经典的直方图匹配算法是计算直方图之间的欧氏距离,在这种计算方法中,对直方图之间的相似度测量是按照矢量距离测量的思路进行的。本文采用随机变量的数字特征分析方法,利用直方图的统计特征进行直方图之间的相似性度量,将直方图随机变量的均值、方差和K olmogorov -Smirnov 检测量结合起 来,利用三者的加权和来代替欧氏距离判决公式, 对两幅图像的直方图之间的相似性进行度量。本文对这部分的工作进行了实验比较,实验结果表明,在获得相同查准率的情况下,利用直方图统计特征量测算的算法比经典的欧氏距离测算算法具有更高的查全率。 2 基于随机变量统计特征的直方图匹配算法 灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。如图1所示,灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率,是图像最 第23卷第2期2004年6月 计 算 技 术 与 自 动 化Computing Technology and Automation Vol 123,No 12 J un 12004

基于直方图的人脸识别实现本科毕业设计论文

基于直方图的人脸识别实现本科毕业设计论文

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

什么是直方图

什么是直方图 直方图(Histogram)也叫柱状图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表 示数据分布的情况。 假设我们有一堆硬币,如下图所示,我们想知道一共有多少钱。 我们当然可以一枚一枚地数,但这样如果硬币多了可能会搞乱,因此我们需要先把硬币 分类,然后分别统计每种硬币的数量。 把统计的结果图示出来,就成了直方图。下图的横向数轴标示出硬币的面额(Kind of Coins),纵向标示出硬币的数量(Number of Coins)。 图像的直方图

以灰度图为例,假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度,0代表黑色,7代表白色,其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。 统计的结果如下,横轴标示灰度级别(0~7),纵轴标示每种灰度的数量。 Photoshop(PS)中的显示。

直方图统计数据 Photoshop CS提供了动态的直方图面板,CS之前的版本要通过图象>直方图来察看。 横轴标示亮度值(0~255),纵轴标示每种像素的数量。 像素(Pixels) - 图像的大小,图像的像素总数。[5*3=15] 色阶、数量、百分位这三项根据鼠标指针的位置来显示横坐标当前位置的统计数据。 色阶(Level) - 鼠标指针所在位置的亮度值,亮度值范围是0~255。[181] 数量(Count) - 鼠标指针所在位置的像素数量。[4] 百分位(Percentile) - 从最左边到鼠标指针位置的所有像素数量÷图像像素总数。 [(1+2+1+2+3+4)/15 = 13/15 = 0.8667 = 86.67%] 当鼠标拖动,选中直方图的一段范围时,色阶、数量、百分位将显示选中范围的统计数 据。 下面举个简单的例子来说明平均值、标准偏差、中间值。 例如图像A只有4个像素,亮度分别是200、50、100、200。 平均值(算术平均数,Mean,Average) - 图像的平均亮度值,高于128偏亮,低于128偏暗。平均值的算法是:图像的亮度总值÷图像像素总数。

教你使用直方图整曝光

教你使用直方图整曝光

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教你使用直方图调整曝光 几乎所有的数码相机都有液晶屏,DC用它来取景,单反用它查看照片。虽然目前液晶屏的素质提高了许多,但户外强烈的光线,依然会给取景及查看照片带来困难,尤其是在想要通过液晶屏查看曝光是否正确的时候。遇到这种情况时,相机内的直方图功能就派上了用场,了解并正确的使用它,可以让你正准确的调整曝光,从而拍摄出更棒的照片。 阳光下的液晶屏有时会让人很纠结 ·什么是照片的直方图? 在回放照片的时候,相机通常会提供几种不同的显示模式,其中有一种是图像缩放成一小块,下面有详细的拍摄数据,并且配有一张“参差不齐”的图表——这就是照片的直方图。直方图将照片的曝光信息量化并用图表的形式表现出来,用户根据它就可以清楚的了解照片的曝光情况。在后期处理软件中打开图片,我们也可以调出照片的直方图调整曝光。

在相机上回放照片时可以调出直方图查看 图片后期处理软件也拥有查看直方图的功能 上面就是一张照片的直方图,我们应该如何解读呢?简单的说,直方图是一张二维的坐标系,其横轴代表明暗,最左侧代表黑色(最暗),最右边代表白色(最亮);纵轴代表在某个亮度值像素的相对数量。查看直方图上的色块位置,就可以直观的了解照片的曝光情况。下面我们就用一组对比照片来看看直方图与照片曝光之间的关系。 ·直方图与曝光之间的关系 下面,我们使用相机的A档并调整曝光补偿连续拍摄了5张照片。由于减了两档曝光,第一张看上去很暗淡。再来看照片的直方图:色块区域明显集中在左侧(即暗部),右侧亮部区域基本没有任何像素,单从直方图就可以看出,这张照片一定会比较“黑”。

气候类型的判读(完整版)

气候类型的判读2015.10 表中代码表示滇、川、陕三省省会和自治区首府的名称,据此回答下列问题: 一月平均气温(℃)七月平均气温(℃)地区代号 -2.3 14.9 ① 4.6 2 5.8 ② 7.8 19.9 ③ -1.3 26.7 ④ 1.根据表中气候资料,判断下列说确的是 A.①为 B.②为 C.③为 D.④为 2.下列有关四地所在地形区的判断中,正确的是 A.①位于湟水谷地 B.②位于平原 C.③位于黄土高原 D.④位于云贵高原 下图为地球上五个不同地区(都位于沿海)受气压带和风带影响的示意图。读图回答下列各题。 3.若不考虑其他因素影响,图中五地最有可能分属于 A.两种气候类型 B.三种气候类型 C.四种气候类型 D.五种气候类型 4.图中五地所属气候类型的分布规律是 ①主要分布在大陆东岸②主要分布在大陆西岸 ③主要分布在中低纬度④主要分布在中高纬度 A.①③ B.②③ C.①④ D.②④ 读图,回答各题。 5.假若黄赤交角变为0°时,下列地区的气候类型可能不再存在的是()

A.甲 B.乙 C.丙 D.丁 6.图中M为一岛屿,1月份岛屿的西部地区() A.月平均气温大于0℃,降水量较多 B.月平均气温大于0℃,降水量较小 C.月平均气温小于0℃,降水量较多 D.月平均气温小于0℃,降水量较小 下图为我国、乌鲁木齐、、四个城市的气候直方图,读图完成下列各题。 7.图中四城市依次为: A.、乌鲁木齐、、 B.、、乌鲁木齐、 C.乌鲁木齐、、、 D.乌鲁木齐、、、 8.由图示信息可以得出的结论是: A.四城市气温年较差最大的是乌鲁木齐 B.属于热带季风气候 C.流经的河流有较长结冰期 D.给四城市带来降水的主要是夏季风 读世界某地区气候资料图(平均每月降水量=年平均降水量÷12,月降水距平=该月多年平均降水量-平均每月降水量,本月平均气温累计=本月平均气温+上月平均气温累计),完成下列问题。 9.位于该地区的城市最可能是 A.孟买 B. C.悉尼 D.圣地亚哥 10.该地区6、7月降水距平较大是因为受到 A.江淮准静止锋影响 B.盛行西风影响 C.暖流影响 D.西南季风影响 下面左图为最新埃博拉疫情爆发高风险区地图(图中颜色较深部分),右图为四类气候的资料。读

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