matlab灰度均衡函数
时间: 2023-10-16 18:16:18 浏览: 42
在Matlab中,灰度均衡可以使用`histeq`函数实现。该函数将输入图像的直方图进行均衡化,以增加图像的对比度和亮度。以下是使用`histeq`函数进行灰度均衡的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 灰度均衡
img_eq = histeq(img);
% 显示原始图像和灰度均衡后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_eq);
title('Equalized Image');
```
在上面的示例中,`imread`函数用于读取图像,`histeq`函数用于进行灰度均衡,`imshow`函数用于显示图像,`subplot`函数用于将原始图像和灰度均衡后的图像显示在同一幅图像中。
相关问题
matlab 灰度均衡
在Matlab中实现灰度直方图均衡化的方法如下:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算灰度直方图
histogram = imhist(gray_img);
% 计算累积直方图
cumulative_histogram = cumsum(histogram);
% 计算灰度均衡化后的像素值
equalized_img = uint8((cumulative_histogram(gray_img+1) / numel(gray_img)) * 255);
% 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(equalized_img), title('均衡化后的图像');
```
这段代码首先读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,计算灰度直方图和累积直方图。接下来,根据累积直方图对每个像素进行灰度均衡化,得到均衡化后的图像。最后,使用subplot函数将原始图像和均衡化后的图像显示在同一窗口中。
MATLAB灰度变换函数
MATLAB中可以使用`imadjust`函数进行图像的灰度变换,其语法格式如下:
```
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
```
其中,`I`为输入图像,`[low_in high_in]`为输入图像中需要进行灰度变换的像素值范围,`[low_out high_out]`为输出图像中对应像素值的范围,`gamma`为伽马值,用于控制灰度变换的非线性程度。
例如,将输入图像`I`中像素值范围在`[50 200]`之间的像素进行灰度变换,使其输出像素值范围在`[0 255]`之间,并且设置伽马值为0.5,可以使用以下代码:
```
J = imadjust(I,[50/255 200/255],[0 1],0.5);
```
注意,`imadjust`函数默认将输入图像的像素值映射到`[0 1]`之间,因此需要将需要进行灰度变换的像素值范围归一化到`[0 1]`之间进行处理。
除了`imadjust`函数外,还可以使用其他函数进行灰度变换,例如`histeq`函数进行直方图均衡化、`stretchlim`函数计算图像的灰度拉伸范围等等。