图像直方图均衡化matlab代码

图像直方图均衡化是一种用来改善图像对比度的处理方法，它通过对图像的像素值进行变换，使得像素值的分布更加均匀，从而增强图像的细节和色彩。下面是一份基于Matlab的图像直方图均衡化代码示例：

1. 读取图像

img = imread('image.jpg'); % 读取图像

2. 将图像转换为灰度图

gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图

3. 计算图像的直方图

histogram = imhist(gray_img); % 计算直方图

4. 计算直方图累积分布

cumulative_histogram = cumsum(histogram); % 计算累积直方图
normalized_histogram = cumulative_histogram / numel(gray_img); % 归一化

5. 对图像的像素值进行映射

new_img = normalized_histogram(gray_img + 1); % 映射像素值

6. 显示原始图像和均衡化后的图像

subplot(1, 2, 1); % 创建子图
imshow(gray_img); % 显示原始图像
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); % 创建子图
imshow(new_img); % 显示均衡化后的图像
title('均衡化后的图像');

通过以上代码，我们可以实现对图像的直方图均衡化处理。代码中通过imread函数读取图像，然后转换为灰度图，计算图像的直方图并计算累积直方图，最后对图像的像素值进行映射。最终通过subplot和imshow函数将原始图像和均衡化后的图像显示出来。这样，我们就可以直观地观察到均衡化处理对图像的效果改善。