matlab的histeq使用方法

MATLAB中的`histeq`函数用于对图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度。以下是`histeq`函数的使用方法：

J = histeq(I);

其中，`I`为待处理的图像，`J`为直方图均衡化后的图像。

示例：

% 读取图像
I = imread('example.jpg');

% 对图像进行直方图均衡化
J = histeq(I);

% 显示原图和直方图均衡化后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(J);
title('Equalized Image');

运行以上代码后，将会显示原始图像和直方图均衡化后的图像。

相关问题

matlab histeq cy源代码,matlab histeq函数介绍(示例代码)

MATLAB中的`histeq`函数是一种直方图均衡化方法，用于增强图像的对比度。该函数将图像的直方图拉伸到整个动态范围内，使得亮度分布更加平衡。以下是该函数的示例代码：

% 加载图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像从RGB转换为灰度
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行直方图均衡化
eq_img = histeq(gray_img);

% 显示原始图像和直方图均衡化后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');

subplot(1,2,2);
imshow(eq_img);
title('Equalized Image');

该代码将加载一个名为“example.jpg”的图像，并将其从RGB格式转换为灰度格式。然后，使用`histeq`函数对灰度图像进行直方图均衡化，并将结果显示在两个子图中。左侧子图显示原始图像，右侧子图显示直方图均衡化后的图像。

另外，该函数的底层C源代码可参考MATLAB中的`histeqmex.c`文件。

matlab histeq

histeq函数是Matlab中用于直方图均衡化的函数。它可以对输入的灰度图像进行变换，使得输出的图像具有更均匀分布的灰度级。直方图均衡化通过增强图像的对比度来提高图像的视觉效果和质量。

histeq函数的调用格式为J = histeq(I,hgram)，其中I是输入的灰度图像，hgram是目标直方图。该函数会将输入图像I的直方图变换成与目标直方图hgram近似匹配的直方图，并返回变换后的图像J。

直方图均衡化的过程如下：
1. 计算输入图像的直方图，将每个灰度级的像素数目归一化为概率密度。
2. 计算累积分布函数，即将每个灰度级的概率密度累加起来。
3. 对累积分布函数进行线性变换，使得输出图像具有更均匀分布的灰度级。
4. 将变换后的灰度级映射回到原始图像中，得到最终的输出图像。