MATLAB怎么对一张灰度图片进行直方图均衡化

在MATLAB中，直方图均衡化是一个常用的技术，用于增强图像对比度，特别适用于灰度图像。以下是基本步骤：

1. **加载图片**：首先，你需要使用 `imread` 函数读取灰度图片，例如：

   gray_img = imread('your_image_name.png', '_GRAYSCALE');

其中 `'GRAYSCALE'` 参数确保图像被读取为单通道灰度图像。

2. **计算直方图**：然后，使用 `imhist` 函数计算图像的灰度值分布，得到直方图：

   histogram = imhist(gray_img, 256); % 使用256个bins，可以根据需求调整

3. **创建累计分布函数 (CDF)**：将直方图转换为累积分布函数 (CDF)，这样可以确定每个像素映射到的新灰度级：

   cdf = cumsum(histogram) / sum(histogram);

4. **应用直方图变换**：最后，使用 `imadjust` 函数对原始图像进行直方图均衡化，传入CDF和原范围：

   equi_img = imadjust(gray_img, [0 cdf(end)], [0 1], []);

参数 `[0 cdf(end)]` 和 `[0 1]` 分别表示输入图像的灰度范围和输出的全动态范围。

完整的例子：

img = imread('your_image_name.png', 'GRAYSCALE');
histogram = imhist(img, 256);
cdf = cumsum(histogram) / sum(histogram);
equi_img = imadjust(img, [0 cdf(end)], [0 1], []);
imshow(equi_img);