独立编程实现图像的直方图均衡化和规格化算法matlab

在MATLAB中，直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，它通过调整像素值的分布，使得灰度级更均匀，从而提高图像的质量。以下是简单的步骤：

1. **直方图均衡化**:
- 使用`imhist`函数获取输入图像的直方图。
- 定义一个新的累计分布函数（CDF），通常是将原始CDF线性地映射到[0, 255]范围内，以便于像素值的重新分配。
- 使用`imadjust`函数对图像进行处理，传入原始图像和新的累积分布函数作为参数。

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');
% 计算直方图
h = imhist(img);
% 创建累积分布函数
cdf = cumsum(h) / sum(h);
% 平滑CDF以减少噪声影响（可选）
smoothed_cdf = smooth(cdf, 'lowpass', 'Rectangular', 5);
% 均衡化并保存结果
eq_img = imadjust(img, [0, 1], [0, 1], smoothed_cdf);
imshow(eq_img);

2. **图像规格化**（通常指归一化）:
- 对图像数据进行缩放，使其落入特定范围，如[0, 1]或[-1, 1]。

% 归一化
normalized_img = (img - min(img(:))) / (max(img(:)) - min(img(:)));
imshow(normalized_img);