编程实现灰度图像的直方图均衡化算法 ➢使用Matlab实现,不能直接调用自带的histeq函数 ➢采用函数调用的方式:定义功能函数g=myhisteq(f) ➢将结果与使用matlab自带的histe
时间: 2024-10-14 17:09:46 浏览: 31
在MATLAB中实现灰度图像的直方图均衡化通常通过计算输入图像的像素分布直方图,并将其转换为新的灰度值范围来增强图像的对比度。这里是一个简单的步骤指南:
1. **读取图像**:
使用`imread`函数从文件或摄像头读取灰度图像,例如:
```matlab
img = imread('input_gray_image.jpg');
```
2. **直方图统计**:
计算图像像素值的频率分布,创建直方图:
```matlab
histData = histcounts(double(img(:)), 256); % 将图像转为向量并分段
```
3. **归一化直方图**:
确保直方图加权累积分布在0到1之间,这有助于确定新的灰度映射:
```matlab
cdf = cumsum(histData) / sum(histData);
```
4. **生成新直方图**:
创建一个均匀的新直方图,用于映射原始像素值:
```matlab
newHist = linspace(0, 1, length(cdf));
```
5. **映射图像**:
使用归一化的累积分布函数(CDF)来转换原始像素值:
```matlab
mappedImg = interp1(linspace(0, 255, size(img, 1)), img(:), newHist, 'linear', 'extrap')';
```
6. **保存或显示结果**:
最后,你可以选择保存这个调整后的图像,也可以使用`imshow`显示它:
```matlab
g = uint8(mappedImg); % 转换回uint8类型的图像以便显示
imwrite(g, 'output_equilibrated_image.jpg');
imshow(g);
```
定义的函数`myhisteq`可以按照上述步骤封装起来:
```matlab
function g = myhisteq(f)
% ... (上述代码)
end
```
使用时只需调用`g = myhisteq(img)`即可。
阅读全文