matlab图像直方图显示和均衡代码是啥

以下是Matlab中图像直方图显示和均衡的示例代码：

图像直方图显示：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
figure; % 新建一个窗口
imhist(img); % 显示图像直方图

图像直方图均衡：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
img_eq = histeq(img); % 直方图均衡化
figure; % 新建一个窗口
subplot(1,2,1);imshow(img);title('原始图像'); % 显示原始图像
subplot(1,2,2);imshow(img_eq);title('均衡后的图像'); % 显示均衡后的图像

其中，`imread`函数用于读取图像，`imhist`函数用于显示图像直方图，`histeq`函数用于进行直方图均衡化，`imshow`函数用于显示图像，`title`函数用于添加图像标题。在直方图均衡的示例代码中，`subplot`函数用于将两幅图像显示在同一个窗口中。

相关问题

图像直方图均衡化matlab代码

图像直方图均衡化是一种用来改善图像对比度的处理方法，它通过对图像的像素值进行变换，使得像素值的分布更加均匀，从而增强图像的细节和色彩。下面是一份基于Matlab的图像直方图均衡化代码示例：

1. 读取图像

img = imread('image.jpg'); % 读取图像

2. 将图像转换为灰度图

gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图

3. 计算图像的直方图

histogram = imhist(gray_img); % 计算直方图

4. 计算直方图累积分布

cumulative_histogram = cumsum(histogram); % 计算累积直方图
normalized_histogram = cumulative_histogram / numel(gray_img); % 归一化

5. 对图像的像素值进行映射

new_img = normalized_histogram(gray_img + 1); % 映射像素值

6. 显示原始图像和均衡化后的图像

subplot(1, 2, 1); % 创建子图
imshow(gray_img); % 显示原始图像
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); % 创建子图
imshow(new_img); % 显示均衡化后的图像
title('均衡化后的图像');

通过以上代码，我们可以实现对图像的直方图均衡化处理。代码中通过imread函数读取图像，然后转换为灰度图，计算图像的直方图并计算累积直方图，最后对图像的像素值进行映射。最终通过subplot和imshow函数将原始图像和均衡化后的图像显示出来。这样，我们就可以直观地观察到均衡化处理对图像的效果改善。

matlab图像直方图均衡化

Matlab中实现图像直方图均衡化的步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

2. 计算图像的直方图。

3. 计算直方图的累积分布函数(CDF)。

4. 根据CDF对图像进行变换，使得直方图均衡化。

5. 显示处理后的图像。

下面是Matlab代码实现：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算直方图
hist = imhist(gray_img);

% 计算CDF
cdf = cumsum(hist) / numel(gray_img);

% 根据CDF对图像进行变换
eq_img = uint8(255 * cdf(double(gray_img)+1));

% 显示处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('直方图均衡化后的图像');

在上面的代码中，我们使用了Matlab中的`imread`函数读取图像，`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，`imhist`函数计算图像的直方图，`cumsum`函数计算直方图的累积分布函数(CDF)，`uint8`函数将数据类型转换为无符号8位整数，`subplot`函数将多个图像显示在同一窗口中。