matlab数字图像的直方图均衡

Matlab中数字图像的直方图均衡可以通过以下步骤实现：

1.读取图像并将其转换为灰度图像（如果原始图像不是灰度图像）。

2.计算图像的灰度直方图。

3.计算原图的灰度分布概率。

4.计算原图灰度的累计分布。

5.计算原、新图灰度值的影射关系。

6.使用影射关系对原始图像进行直方图均衡化。

7.显示原始图像和均衡化后的图像。

下面是一个示例代码：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度直方图
hist = imhist(gray_img);

% 计算灰度分布概率
p = hist / numel(gray_img);

% 计算灰度的累计分布
cdf = cumsum(p);

% 计算原、新图灰度值的影射关系
map = uint8(255 * cdf);

% 对原始图像进行直方图均衡化
eq_img = map(gray_img + 1);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(eq_img), title('均衡化后的图像');

相关问题

matlab数字图像直方图均衡

要进行数字图像直方图均衡，可以使用MATLAB中的histeq函数。该函数可以将图像的灰度级分布均衡化，从而增强图像的对比度和亮度。

使用方法如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行直方图均衡化

eq_img = histeq(gray_img);

3. 显示原始图像和均衡化后的图像

subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('Equalized Image');

用matlab实现数字图像直方图均衡

在MATLAB中，直方图均衡化是一种常用的技术，用于增强图像对比度，使得图像的暗部和亮部信息更明显。以下是简单的步骤来实现数字图像的直方图均衡化：

1. **读入图像**：

   img = imread('example.jpg'); % 替换为你要处理的图像文件名

2. **计算直方图**：

   hist = imhist(img, 'Normalization', 'probability');

3. **创建累计分布函数（CDF）**：

   cdf = cumsum(hist);

4. **查找映射表**：

   min_val = min(img(:));
   max_val = max(img(:));
   linear_cdf = linspace(0, 1, length(cdf))';
   lut = interp1(linear_cdf, cdf, (img-min_val)/(max_val-min_val), 'nearest');

5. **应用映射**：

   eq_img = imadjust(img, [min_val, max_val], [], lut);

6. **显示原图和均衡化后的图像**：

   figure;
   subplot(1, 2, 1), imshow(uint8(img)), title('Original Image');
   subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(eq_img)), title('Histogram Equalized Image');

以上代码将原始图像映射到新的灰度范围，使其直方图更加均匀。