matlab怎么把直方图归一化

时间: 2023-08-04 17:05:47 浏览: 58
在MATLAB中,可以使用imhist函数计算图像的直方图,然后使用imadjust函数将直方图进行归一化。以下是一个简单的示例代码: ```matlab % 读取图像 img = imread('example.jpg'); % 计算直方图 [counts, ~] = imhist(img); % 归一化直方图 counts_norm = counts / sum(counts); % 显示原始直方图和归一化后的直方图 subplot(2,1,1); imhist(img); title('Raw Histogram'); subplot(2,1,2); bar(counts_norm); title('Normalized Histogram'); ``` 在这段代码中,我们首先读取一个示例图像,然后使用imhist函数计算它的直方图。接下来,我们将直方图中每个bin的计数值除以所有bin的计数值之和,得到归一化后的直方图。最后,我们使用bar函数将归一化后的直方图可视化。
相关问题

matlab灰度直方图归一化

Matlab中的灰度直方图归一化是将图像的灰度级进行线性变换,使其在0~255之间,以便更好地显示图像。该方法可以增强图像的对比度,并减少图像中灰度级重叠的情况。具体步骤如下: 1. 获取图像的灰度级分布数据,即灰度直方图。 2. 计算每个灰度级在整个图像中的占比,即累积分布函数。 3. 将累积分布函数进行线性变换,使其在0~255之间。 4. 将变换后的累积分布函数作为映射表,将原图像的每个像素值进行映射。 Matlab中可以使用imhist函数获取灰度直方图数据,使用cumsum函数计算累积分布函数,并使用imadjust函数进行线性变换和映射。代码示例如下: ```matlab % 读取图像 I = imread('lena.jpg'); % 获取灰度直方图数据 counts = imhist(I); % 计算累积分布函数 cum_counts = cumsum(counts) / numel(I); % 进行线性变换和映射 J = imadjust(I, [cum_counts(1) cum_counts(end)], [0 1]); % 显示原图和处理后的图 imshowpair(I, J, 'montage') % 显示灰度直方图 figure, imhist(J) ```

matlab直方图归一化代码

MATLAB中的直方图归一化可以通过以下代码实现: 首先,我们计算原始数据的直方图,并将其存储在一个向量中。 ```matlab % 假设原始数据为x [x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图 ``` 接下来,我们可以找到直方图的最大值,将其作为归一化的分母。 ```matlab max_value = max(x); % 找到直方图的最大值 ``` 然后,我们使用除以最大值的方法将直方图归一化。 ```matlab x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图 ``` 最后,我们可以将归一化后的直方图绘制出来。 ```matlab bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图 ``` 完整代码如下: ```matlab % 假设原始数据为x [x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图 max_value = max(x); % 找到直方图的最大值 x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图 bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图 ``` 该代码首先计算原始数据的直方图,然后找到直方图的最大值,将直方图归一化后绘制出来。归一化后的直方图可以使不同数据集之间的直方图可比较,并且能够更好地展示数据的分布情况。

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