在新建的m文件中编写图像均衡代码，实现对图像灰度级点数、概率统计并计算概率累计分布函数。

好的，以下是一个简单的 Matlab 代码示例，可以实现对图像的灰度级点数、概率统计和概率累计分布函数的计算，并最终实现图像的灰度直方图均衡化：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 计算灰度级数
levels = 256;

% 计算每个灰度级的点数
counts = imhist(img, levels);

% 计算每个灰度级的概率
prob = counts / numel(img);

% 计算概率累计分布函数
cdf = cumsum(prob);

% 将概率累计分布函数缩放到 0-255 的范围
cdf_scaled = cdf * (levels - 1);

% 对图像进行均衡化
img_eq = uint8(cdf_scaled(double(img)+1));

% 显示原图和均衡化后的图像
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_eq); title('Equalized Image');

这段代码首先读取一张图像，然后计算图像的灰度级数和每个灰度级的点数。接着，计算每个灰度级的概率和概率累计分布函数，并将概率累计分布函数缩放到 0-255 的范围。最后，使用概率累计分布函数对图像进行均衡化，并将结果显示出来。

希望这段代码能够帮助你实现图像的灰度直方图均衡化，并理解灰度级点数、概率统计和概率累计分布函数的计算方法。

相关问题

在新建的m文件中编写图像均衡代码，实现对图像灰度级点数、概率统计并计算概率累计分布函数

好的，下面是实现对图像灰度级点数、概率统计并计算概率累计分布函数的 Matlab 代码：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_I = rgb2gray(I);

% 计算灰度级点数
num_gray_levels = 256;

% 初始化灰度级频数计数器
gray_level_counts = zeros(1, num_gray_levels);

% 统计每个灰度级的出现次数
for i = 1 : size(gray_I, 1)
    for j = 1 : size(gray_I, 2)
        gray_level_counts(gray_I(i, j) + 1) = gray_level_counts(gray_I(i, j) + 1) + 1;
    end
end

% 计算每个灰度级的概率
gray_level_probabilities = gray_level_counts / (size(gray_I, 1) * size(gray_I, 2));

% 计算概率累计分布函数
cdf = cumsum(gray_level_probabilities);

% 显示图像及其灰度级点数和概率
figure;
subplot(2, 1, 1);
imshow(gray_I);
title('原图像');
subplot(2, 2, 3);
bar(0 : num_gray_levels - 1, gray_level_counts);
title('灰度级点数');
subplot(2, 2, 4);
bar(0 : num_gray_levels - 1, gray_level_probabilities);
title('灰度级概率');

% 显示概率累计分布函数
figure;
plot(0 : num_gray_levels - 1, cdf);
title('概率累计分布函数');

这段代码中，我们首先读取了一幅彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们计算了灰度级的数量，并初始化了一个灰度级频数计数器。接着，我们遍历图像的每个像素，统计每个灰度级出现的次数，然后计算每个灰度级的概率。最后，我们使用 Matlab 内置函数 `cumsum` 计算概率累计分布函数，并将图像、灰度级点数、灰度级概率以及概率累计分布函数分别显示出来。

希望这段代码能够帮助你完成任务！

在新建的m文件中编写图像均衡代码，实现对图像灰度级点数、概率统计并计算概率累计分布函数。读取图像，对图像进行直方图均衡，显示均衡前后图像并画出直方图。

好的，下面是实现对图像灰度级点数、概率统计并计算概率累计分布函数、直方图均衡化的 Matlab 代码：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_I = rgb2gray(I);

% 计算灰度级点数
num_gray_levels = 256;

% 初始化灰度级频数计数器
gray_level_counts = zeros(1, num_gray_levels);

% 统计每个灰度级的出现次数
for i = 1 : size(gray_I, 1)
    for j = 1 : size(gray_I, 2)
        gray_level_counts(gray_I(i, j) + 1) = gray_level_counts(gray_I(i, j) + 1) + 1;
    end
end

% 计算每个灰度级的概率
gray_level_probabilities = gray_level_counts / (size(gray_I, 1) * size(gray_I, 2));

% 计算概率累计分布函数
cdf = cumsum(gray_level_probabilities);

% 直方图均衡化
J = histeq(gray_I);

% 显示图像及其灰度级点数和概率
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(gray_I);
title('原图像');
subplot(2, 2, 2);
imshow(J);
title('均衡化后图像');
subplot(2, 2, 3);
bar(0 : num_gray_levels - 1, gray_level_counts);
title('灰度级点数');
subplot(2, 2, 4);
bar(0 : num_gray_levels - 1, gray_level_probabilities);
title('灰度级概率');

% 显示概率累计分布函数
figure;
plot(0 : num_gray_levels - 1, cdf);
title('概率累计分布函数');
xlabel('灰度级');
ylabel('累计概率');

% 显示均衡化前后的图像及其直方图
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(gray_I);
title('均衡化前图像');
subplot(2, 2, 2);
imshow(J);
title('均衡化后图像');
subplot(2, 2, 3);
bar(0 : num_gray_levels - 1, gray_level_counts);
title('均衡化前直方图');
subplot(2, 2, 4);
bar(0 : num_gray_levels - 1, imhist(J));
title('均衡化后直方图');

这段代码中，我们首先读取了一幅彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们计算了灰度级的数量，并初始化了一个灰度级频数计数器。接着，我们遍历图像的每个像素，统计每个灰度级出现的次数，然后计算每个灰度级的概率。最后，我们使用 Matlab 内置函数 `cumsum` 计算概率累计分布函数，并对图像进行直方图均衡化，然后将均衡化前后的图像及其直方图分别显示出来。

希望这段代码能够帮助你完成任务！