利用matlab对一副不均匀的灰度图像做直方图均匀化处理
时间: 2023-06-03 20:01:30 浏览: 54
好的,这个问题是关于计算机图像处理的技术问题,我可以回答。在matlab中,可以使用函数histeq()对不均匀的灰度图像进行直方图均衡化处理。该函数会将图像的像素灰度值按照均匀分布来重新调整,从而达到增强图像对比度、提高图像质量的目的。您可以通过以下命令来实现:
im = imread('image.jpg'); %读取图像
im_eq = histeq(im); %进行直方图均衡化
imshowpair(im,im_eq,'montage'); %显示原图和处理后的图像
希望这个回答能够帮到您。
相关问题
对灰度图像进行直方图均衡处理matlab代码
以下是对灰度图像进行直方图均衡处理的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读入灰度图像
img = imread('lena.jpg');
% 计算图像直方图
histogram = imhist(img);
% 计算累积直方图
cdf = cumsum(histogram) / numel(img);
% 对原图像进行直方图均衡处理
eq_img = uint8(255 * cdf(img + 1));
% 显示处理前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('均衡化后的图像');
```
这段代码中,首先使用 imread() 函数读入一张灰度图像,然后使用 imhist() 函数计算图像的直方图。接着,使用 cumsum() 函数计算累积直方图,并将其除以图像像素总数得到概率密度函数。最后,使用 cdf() 函数将原图像进行直方图均衡处理,得到均衡化后的图像。最后使用 subplot() 和 imshow() 函数将处理前后的图像显示在同一窗口中。
需要注意的是,这里使用的 cdf() 函数和 cumsum() 函数是自己定义的函数,代码如下:
```matlab
function y = cdf(x)
y = zeros(size(x));
for i = 1:numel(x)
y(i) = sum(x(1:i));
end
```
```matlab
function y = cumsum(x)
y = zeros(size(x));
for i = 1:numel(x)
y(i) = sum(x(1:i));
end
```
这两个函数都是利用循环计算给定向量的累积和。在实际使用中,也可以直接使用 MATLAB 自带的 cumsum() 函数代替这两个函数。
matlab实现灰度图像的直方图规定化
以下是Matlab实现灰度图像的直方图规定化的步骤:
1.读入原始图像和目标图像,并将它们转换为灰度图像。
2.计算原始图像和目标图像的灰度直方图。
3.计算原始图像和目标图像的累积分布函数(CDF)。
4.将原始图像的CDF映射到目标图像的CDF,得到一个映射函数。
5.使用映射函数将原始图像的像素值映射到目标图像的像素值。
6.显示结果图像。
下面是一个示例代码,演示如何在Matlab中实现灰度图像的直方图规定化:
```matlab
% 读入原始图像和目标图像
srcImg = imread('source.jpg');
dstImg = imread('target.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
srcImg = rgb2gray(srcImg);
dstImg = rgb2gray(dstImg);
% 计算原始图像和目标图像的灰度直方图
srcHist = imhist(srcImg);
dstHist = imhist(dstImg);
% 计算原始图像和目标图像的累积分布函数(CDF)
srcCdf = cumsum(srcHist) / numel(srcImg);
dstCdf = cumsum(dstHist) / numel(dstImg);
% 将原始图像的CDF映射到目标图像的CDF,得到一个映射函数
map = zeros(256, 1, 'uint8');
for i = 1 : 256
[~, index] = min(abs(srcCdf(i) - dstCdf));
map(i) = index - 1;
end
% 使用映射函数将原始图像的像素值映射到目标图像的像素值
resultImg = intlut(srcImg, map);
% 显示结果图像
imshow(resultImg);
```