灰度级rk 0 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 1 像素数nk 560 920 1046 705 356 267 170 72 概率pr(rk) 0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02

我们可以按照以下步骤进行直方图均衡化：

1. 计算累积分布函数CDF：

p = [0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02];
cdf = cumsum(p);

2. 对CDF进行线性映射，得到灰度级映射表map：

map = uint8(255 * cdf);

3. 对原始图像进行直方图均衡化：

img = imread('image.png');
img_eq = histeq(img, map);

完整的MATLAB代码如下所示：

% 灰度级概率分布
p = [0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02];

% 计算累积分布函数CDF
cdf = cumsum(p);

% 将CDF映射到0-255范围内
map = uint8(255 * cdf);

% 读取原始图像并进行直方图均衡化
img = imread('image.png');
img_eq = histeq(img, map);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(121), imshow(img), title('Original Image');
subplot(122), imshow(img_eq), title('Equalized Image');

其中，'image.png'是指原始图像的文件名，可以替换为实际的文件名。

相关问题

灰度（黑/白标）传感器实验感想

使用灰度传感器进行黑/白标识别是一个非常有趣的实验，通过这个实验，我深刻地认识到了数字信号处理的重要性。在实验过程中，我发现灰度传感器可以将黑白图像转换成数字信号，然后可以通过数字信号处理算法来进行图像处理和识别。这让我感到非常惊奇，因为我之前从来没有想到过数字信号处理在图像识别中的应用。

在实验过程中，我学习了如何使用Arduino开发板进行数字信号处理，以及如何使用灰度传感器进行黑/白标识别。我学会了如何使用Arduino的analogRead()函数读取灰度传感器的模拟信号，并将其转换成数字信号，然后使用数字信号处理算法进行图像处理和识别。

通过这个实验，我还意识到了传感器的重要性，因为传感器可以将现实世界的物理量转换成电信号，并且可以与数字电路和计算机进行交互。在工程应用中，传感器的应用非常广泛，可以用于测量温度、湿度、压力、光强等物理量，然后将这些物理量转换成数字信号，供计算机进行处理和分析。

总的来说，这个实验让我学到了很多关于数字信号处理和传感器的知识，让我对工程应用有了更深入的认识和理解。

c/c++ 单色灰度图YUV420sp格式旋转90度

你可以使用以下代码来旋转一个单色灰度图的 YUV420sp 格式图像 90 度：

#include <stdio.h>

void rotateYUV420sp90Degree(unsigned char *src, unsigned char *dst, int width, int height) {
    int wh = width * height;
    int uvHeight = height >> 1;

    // 旋转 Y 分量
    int k = 0;
    for (int i = 0; i < width; i++) {
        for (int j = height - 1; j >= 0; j--) {
            dst[k++] = src[j * width + i];
        }
    }

    // 旋转 U 和 V 分量
    for (int i = 0; i < width; i += 2) {
        for (int j = uvHeight - 1; j >= 0; j--) {
            dst[k++] = src[wh + j * width + i];
            dst[k++] = src[wh + j * width + i + 1];
        }
    }
}

int main() {
    // 假设输入的 YUV420sp 图像是 128x128 大小
    int width = 128;
    int height = 128;
    int wh = width * height;
    int uvSize = wh >> 2;

    unsigned char *src = new unsigned char[wh + uvSize * 2];
    unsigned char *dst = new unsigned char[wh + uvSize * 2];

    // 假设将输入的图像初始化为某个值
    for (int i = 0; i < wh + uvSize * 2; i++) {
        src[i] = i;
    }

    rotateYUV420sp90Degree(src, dst, width, height);

    // 输出旋转后的图像
    for (int i = 0; i < wh + uvSize * 2; i++) {
        printf("%d ", dst[i]);
    }

    delete[] src;
    delete[] dst;

    return 0;
}

上述代码使用一个 `rotateYUV420sp90Degree` 函数来旋转 YUV420sp 图像。这个函数首先旋转 Y 分量，然后旋转 U 和 V 分量。在 `main` 函数中，假设输入的图像大小为 128x128，将输入的图像初始化为某个值，然后调用 `rotateYUV420sp90Degree` 函数进行旋转，并打印旋转后的图像数据。

请注意，上述代码仅适用于 YUV420sp 格式的图像，如果输入的图像格式不是 YUV420sp，则需要进行相应的修改。