用matlab编程对图像tire.tif进行规定直方图的变换

可以使用MATLAB中的`imhistmatch`函数来实现图像的规定直方图变换。

首先，读取原始图像：

I = imread('tire.tif');

然后，生成目标直方图：

J = im2double(I);
h = imhist(J);
p = h / numel(J);
z = cumsum(p);
zmax = max(z);
T = (z ./ zmax);

这里，我们使用了`imhist`函数来计算原始图像的直方图，将其转换为概率分布，并计算出累积分布函数。然后，我们将累积分布函数除以其最大值，以生成目标直方图。

最后，使用`imhistmatch`函数进行规定直方图的变换：

K = imhistmatch(I, T);

这将生成一个新的图像`K`，其直方图与目标直方图`T`匹配。

完整代码如下：

I = imread('tire.tif');

J = im2double(I);
h = imhist(J);
p = h / numel(J);
z = cumsum(p);
zmax = max(z);
T = (z ./ zmax);

K = imhistmatch(I, T);

subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(K), title('Histogram Matched Image');

相关问题

用matlab实现：1. 直方图规定化 对图像tire.tif进行规定直方图的变换，通过实验，得出什么结论。 2. 代数运算 通过求平均值降噪。 要求：选择一幅图像（如rice.tif），通过Matlab的imnoise函数对图像人为加入噪声，然后将对多幅加入噪声的图像求平均值，得到去噪的目的。

1. 直方图规定化

首先，我们需要读取并显示原始图像：

tire = imread('tire.tif');
imshow(tire);

接着，我们需要获取原始图像的直方图，并绘制出来：

tire_hist = imhist(tire);
figure;
plot(tire_hist);

然后，我们需要定义一个目标直方图，这里我们选择一个标准的均衡直方图：

target_hist = histeq(tire);

接下来，我们可以使用`histeq`函数将原始图像规定化为目标直方图：

tire_eq = histeq(tire, target_hist);

最后，我们可以将原始图像、规定化后的图像以及目标直方图显示出来进行比较：

figure;
subplot(1,3,1);
imshow(tire);
title('Original Image');

subplot(1,3,2);
imshow(tire_eq);
title('Equalized Image');

subplot(1,3,3);
imshow(target_hist);
title('Target Histogram');

通过实验，我们可以得出结论：直方图规定化可以将原始图像的直方图变换为任意指定的目标直方图，从而达到改善图像对比度和亮度的效果。

2. 代数运算

首先，我们需要读取并显示原始图像：

rice = imread('rice.tif');
imshow(rice);

接着，我们可以使用`imnoise`函数加入高斯噪声：

noise_img1 = imnoise(rice, 'gaussian', 0, 0.01);
noise_img2 = imnoise(rice, 'gaussian', 0, 0.01);
noise_img3 = imnoise(rice, 'gaussian', 0, 0.01);

然后，我们可以将加噪后的三幅图像求平均值：

denoise_img = (double(noise_img1) + double(noise_img2) + double(noise_img3)) / 3;

最后，我们可以将原始图像、加噪后的三幅图像以及去噪后的图像显示出来进行比较：

figure;
subplot(2,2,1);
imshow(rice);
title('Original Image');

subplot(2,2,2);
imshow(noise_img1);
title('Noisy Image 1');

subplot(2,2,3);
imshow(noise_img2);
title('Noisy Image 2');

subplot(2,2,4);
imshow(denoise_img, []);
title('Denoised Image');

通过实验，我们可以得出结论：通过求平均值来降噪可以有效地去除高斯噪声，从而提高图像的质量。

matlab自编一个直方图均衡化的函数，输入输出格式：Y = myhisteq(X). 并用自编的函数对‘tire.tif’进行直方图均衡化.

在MATLAB中，直方图均衡化是一种常用的数据增强技术，用于改善图像对比度。我们可以自定义一个函数`myhisteq`来实现这一过程。以下是一个简单的直方图均衡化的步骤和代码示例：

function Y = myhisteq(X)
    % 计算输入矩阵X的直方图
    hist, bins = histogram(X(:), 'Normalization', 'probability');

    % 定义直方图的最大最小值
    min_val = min(min(hist));
    max_val = max(max(hist));

    % 算法的核心部分：根据累积分布函数（CDF）线性变换原始像素值
    Y = accumarray(bins, hist .* (max_val - min_val) + min_val, [], @(x)x(1));

end

% 加载tire.tif图像
I = imread('tire.tif');

% 对图像进行直方图均衡化
enhanced_I = myhisteq(I);

% 显示原图像和直方图均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(enhanced_I);
title('Histogram Equalized Image');

在这个函数中，`histogram`函数用于计算输入图像像素值的频率分布，`accumarray`函数则根据这个分布对像素进行线性变换，实现亮度的均匀分布。

注意：`imread`函数用于读取TIFF图像，如果在你的环境中无法找到该文件，你需要确保它存在于正确的路径下，或者提供一个有效的图像文件名。