一幅大小64×64图像,8个灰度级对应像素个数及概率如下表所示,试对其进行直方图均衡化。显示直方图和均质化后的直方图,灰度级rk 0 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 1 像素数nk 560 920 1046 705 356 267 170 72 概率pr(rk) 0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02
时间: 2024-01-07 20:04:22 浏览: 394
对于这道题目,我们可以按照以下步骤进行直方图均衡化:
1. 计算灰度级的累积分布函数CDF:
```matlab
p = [0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02];
cdf = cumsum(p);
```
2. 对CDF进行线性映射,得到灰度级映射表map:
```matlab
map = uint8(255 * cdf);
```
3. 读取原始图像并将其转换为灰度图像:
```matlab
img = imread('image.png');
img_gray = rgb2gray(img);
```
4. 对灰度图像进行直方图均衡化:
```matlab
img_eq = histeq(img_gray, map);
```
5. 计算原始图像和均衡化后的图像的直方图:
```matlab
[counts, x] = imhist(img_gray);
[counts_eq, x_eq] = imhist(img_eq);
```
6. 将直方图绘制出来:
```matlab
subplot(221), imshow(img), title('Original Image');
subplot(222), imshow(img_eq), title('Equalized Image');
subplot(223), imhist(img), title('Histogram of Original Image');
subplot(224), imhist(img_eq), title('Histogram of Equalized Image');
```
完整的MATLAB代码如下所示:
```matlab
% 灰度级概率分布
p = [0.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04 0.02];
% 计算累积分布函数CDF
cdf = cumsum(p);
% 将CDF映射到0-255范围内
map = uint8(255 * cdf);
% 读取原始图像并将其转换为灰度图像
img = imread('image.png');
img_gray = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行直方图均衡化
img_eq = histeq(img_gray, map);
% 计算原始图像和均衡化后的图像的直方图
[counts, x] = imhist(img_gray);
[counts_eq, x_eq] = imhist(img_eq);
% 绘制直方图
subplot(221), imshow(img), title('Original Image');
subplot(222), imshow(img_eq), title('Equalized Image');
subplot(223), imhist(img), title('Histogram of Original Image');
subplot(224), imhist(img_eq), title('Histogram of Equalized Image');
```
其中,'image.png'是指原始图像的文件名,可以替换为实际的文件名。
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