不调用imhist()函数实现直方图均衡化
时间: 2023-08-08 17:06:41 浏览: 41
直方图均衡化可以通过以下步骤实现:
1. 统计图像中每个像素值的出现次数,得到原始图像的直方图。
2. 计算每个像素值的累计分布函数(CDF)。
3. 根据CDF计算每个像素值的新的映射值。
4. 将原始图像中的每个像素值替换为新映射值,得到均衡化后的图像。
具体实现过程如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)
# 计算原始图像的直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
# 计算原始图像的累计分布函数
cdf = hist.cumsum()
# 将累计分布函数归一化到0-255
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
# 计算每个像素值的新的映射值
mapping = np.round(cdf_normalized).astype(np.uint8)
# 将原始图像中的每个像素值替换为新的映射值
img_eq = mapping[img]
# 显示均衡化前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', img_eq)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,这里的代码实现是针对灰度图像的,如果是彩色图像需要分别对每个通道进行直方图均衡化。
相关问题
不调用histeq函数,利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理;
图像直方图均衡化是一种常见的图像处理方法,它用于增强图像的对比度和亮度。在Matlab中,我们可以使用histeq函数来实现图像的直方图均衡化处理,但是如果不调用该函数,我们也可以通过编程的方式实现。
实现图像直方图均衡化的主要步骤如下:
1. 读取待处理的图像数据,将其转为灰度图像。
2. 计算图像的直方图数据,即统计每个像素值的出现次数。
3. 计算累积概率分布函数(CDF)。
4. 根据CDF的值对图像进行均衡化处理,获得新的像素值。
5. 将均衡化后的像素值对应到原图像的每个像素上,得到新的均衡化图像。
下面是一段示例代码,用于实现上述步骤:
```matlab
% 读取图像数据
img = imread('image.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算直方图数据
hist_data = imhist(gray_img);
% 计算图像像素数
num_pixels = numel(gray_img);
% 计算概率密度函数
pdf = hist_data / num_pixels;
% 计算累积概率分布函数
cdf = cumsum(pdf);
% 计算像素映射表
map = uint8(255 * cdf);
% 对图像进行均衡化处理
eq_img = map(gray_img);
% 显示原图像和均衡化后的图像
subplot(1,2,1);imshow(gray_img);title('原图像');
subplot(1,2,2);imshow(eq_img);title('均衡化后的图像');
```
以上代码将读取一张名为'image.jpg'的图像,将其转为灰度图像,实现了整个图像直方图均衡化的过程。实际应用时可以根据需求对代码进行修改和优化。
matlab均衡化直方图函数
Mat中的直方图均衡化函数可以通过调用imhist()和imadjust()两个函数来实现。imhist()函数用于计算和绘制图像的直方图,而imadjust()函数则用于对图像进行灰度值调整。在使用imadjust()函数时,需要指定输入图像的灰度值范围和输出图像的灰度值范围,以及一个可选的gamma参数,用于控制灰度值的非线性变换。通过调用这两个函数,可以实现对图像的直方图均衡化,从而达到图像预处理的效果。