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); ```

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