自适应直方图均衡matlab

在Matlab中进行自适应直方图均衡化可以使用以下代码：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义滑动窗口大小
window_size = 15;

% 获取图像大小
[height, width] = size(gray_img);

% 初始化输出图像
output = uint8(zeros(size(gray_img)));

% 遍历图像中的每个像素
for i = 1:height
    for j = 1:width
        % 计算滑动窗口的位置
        row_min = max(1, i - floor(window_size/2));
        row_max = min(height, i + floor(window_size/2));
        col_min = max(1, j - floor(window_size/2));
        col_max = min(width, j + floor(window_size/2));
        
        % 获取滑动窗口内的像素
        window = gray_img(row_min:row_max, col_min:col_max);
        
        % 对滑动窗口内的像素进行直方图均衡化
        window_histeq = histeq(window);
        
        % 将均衡化后的像素赋值给输出图像对应位置
        output(i, j) = window_histeq(floor(window_size/2) + 1, floor(window_size/2) + 1);
    end
end

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(121); imshow(gray_img); title('Original Image');
subplot(122); imshow(output); title('Adaptive Histogram Equalization');

其中，需要先读入图像并将其转换为灰度图像，定义滑动窗口大小，获取图像大小，然后遍历图像中的每个像素，对滑动窗口内的像素进行直方图均衡化，并将均衡化后的像素赋值给输出图像对应位置。最后显示原始图像和均衡化后的图像。