对红外图像直方图均衡化matlab代码

在MATLAB中，直方图均衡化是一种常用的技术，可以通过调整像素值分布来改善红外图像的对比度。以下是一个简单的例子，展示如何使用MATLAB内置函数`imadjust`来实现直方图均衡化：

% 加载红外图像
ir_image = imread('your_infrared_image_path.mat'); % 替换为实际路径

% 计算原始图像的直方图
histogram = imhist(ir_image);

% 创建等距直方图的边界，通常选择256个区间（对应8位图像）
breaks = linspace(0, max(histogram(:)), 256);

% 使用imadjust函数进行直方图均衡化
enhanced_image = imadjust(ir_image, [0 breaks], []);

% 显示原图和增强后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(uint8(ir_image)), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(enhanced_image)), title('Histogram Equalized Image');

注意：这个代码假设你的红外图像已经保存为.mat文件，并且是8位无损图像。在运行代码前，确保替换 `'your_infrared_image_path.mat'` 为你实际的红外图像文件路径。

相关问题

红外图像直方图均衡化matlab代码

下面是使用Matlab实现红外图像直方图均衡化的代码：

% 读取红外图像
I = imread('infrared_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);

% 对图像进行直方图均衡化
J = histeq(I);

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I)
title('原始图像')
subplot(1,2,2), imshow(J)
title('直方图均衡化后的图像')

注意：在实际应用中，可能需要对图像进行预处理，例如去除噪声、增强对比度等，以获得更好的效果。

红外图像直方图双向均衡技术, 该技术就是 在直方图的灰度密度和灰度间距 2 个方向同时进行 均衡化处理。使用MATLAB编写程序，实现红外图像直方图双向均衡

下面是使用MATLAB实现红外图像直方图双向均衡的简要步骤：

1. 读取红外图像，并将其转换为灰度图像。

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

2. 计算原始图像的直方图。

[counts, ~] = imhist(gray_img);

3. 计算直方图的累计分布函数（CDF）。

cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);

4. 计算灰度级之间的均衡化映射函数。

map_func = uint8(255 * cdf);

5. 对原始图像进行均衡化处理。

equalized_img = map_func(gray_img + 1);

6. 计算均衡化后图像的直方图。

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);

7. 计算均衡化后图像的CDF。

e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);

8. 计算均衡化后图像的映射函数。

e_map_func = uint8(255 * e_cdf);

9. 对均衡化后的图像进行反向均衡化处理。

inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

完整代码如下：

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

[counts, ~] = imhist(gray_img);
cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);
map_func = uint8(255 * cdf);
equalized_img = map_func(gray_img + 1);

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);
e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);
e_map_func = uint8(255 * e_cdf);
inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(2, 2, 2), imhist(gray_img), title('原始图像直方图');
subplot(2, 2, 3), imshow(equalized_img), title('均衡化后图像');
subplot(2, 2, 4), imhist(inverse_equalized_img), title('反向均衡化后直方图');

注意：该方法并不一定适用于所有红外图像，需要根据具体情况进行调整。