不调用histeq函数,利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理;
时间: 2024-02-01 17:16:17 浏览: 58
好的,下面是实现代码:
```
% 读入图像
img = imread('image.png');
% 获取图像的尺寸
[height, width] = size(img);
% 统计像素值的出现次数
counts = zeros(256, 1);
for i = 1:height
for j = 1:width
val = img(i, j);
counts(val + 1) = counts(val + 1) + 1;
end
end
% 计算像素值的累积分布函数
pdf = counts / (height * width);
cdf = cumsum(pdf);
% 计算均衡化后的像素值
output = uint8(cdf(double(img)+1) * 255);
% 显示处理后的图像
imshow(output);
```
该代码通过计算像素值的出现次数,计算像素值的概率分布函数和累积分布函数,然后使用累积分布函数对图像中的每个像素进行映射,最终实现了图像的直方图均衡化处理。
相关问题
matlab 直方图均衡化histeq
Matlab中的直方图均衡化是一种常用的图像增强方法,可以通过增强图像的对比度来改善图像的质量。histeq函数是Matlab自带的直方图均衡化函数,可以直接调用。除此之外,我们也可以自己编写函数来实现直方图均衡化算法,例如使用函数调用,将自己编写的函数命名为myhisteq。使用myhisteq得到的结果可以与自带的histeq函数进行比较。
1. 给定一幅图像,输出其直方图。 2. 根据直方图设计图像增强方法,提高图像对比度,编写实现程序,并通过对话框给定一个线性变换函数的参数; 4. 实现图像直方图均衡化,可调用matlab库里的函数; 5.显示变换前后图像直方图。
1. 实现图像直方图
可以使用Matlab中的imhist函数来实现图像直方图的绘制。以下是一个示例代码,其中I为输入的图像:
```matlab
imhist(I);
```
2. 根据直方图设计图像增强方法
对于图像增强,我们可以设计一些简单的线性变换函数来提高图像对比度。例如:
```matlab
J = a*I + b;
```
其中I为输入的图像,a和b为线性变换函数的参数。可以通过对话框来获取这两个参数,并将它们传递给上述公式来实现图像增强。
以下是一个示例代码:
```matlab
a = inputdlg('请输入a的值:');
b = inputdlg('请输入b的值:');
a = str2double(a{1});
b = str2double(b{1});
J = a*I + b;
imshow(J);
```
4. 实现图像直方图均衡化
可以使用Matlab中的histeq函数来实现图像直方图均衡化。以下是一个示例代码,其中I为输入的图像:
```matlab
J = histeq(I);
```
5. 显示变换前后图像直方图
可以在绘制原始图像的直方图之后,再绘制增强后图像的直方图。以下是一个示例代码:
```matlab
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imhist(I);
title('原始图像直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(J);
title('增强后图像');
subplot(2,2,4);
imhist(J);
title('增强后图像直方图');
```