matlab直方图均衡化的介绍

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它可以使图像的对比度增加，从而使得图像更加清晰、明亮。在 MATLAB 中，可以通过 histeq 函数实现直方图均衡化。

具体步骤如下：

1. 读取图像

使用 imread 函数读取需要处理的图像，将其转换为灰度图像。

2. 计算原始图像的直方图

使用 imhist 函数计算原始图像的直方图，得到每个像素值的出现次数。

3. 计算累计分布函数

将原始图像的直方图进行归一化，得到每个像素值的出现概率。然后计算出累计分布函数（CDF）。

4. 计算映射函数

将 CDF 进行线性变换，得到像素值的映射函数。

5. 应用映射函数

将像素值通过映射函数进行转换，从而得到直方图均衡化后的图像。

6. 显示结果

使用 imshow 函数显示处理后的图像。

代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');

% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 计算原始图像的直方图
counts = imhist(img_gray);

% 计算累计分布函数
cdf = cumsum(counts) / numel(img_gray);

% 计算映射函数
map = uint8(255 * cdf);

% 应用映射函数
img_eq = map(img_gray + 1);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1); imshow(img_gray); title('原始图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(img_eq); title('均衡化后的图像');

运行上述代码，即可得到直方图均衡化后的图像。