假设有一幅图像,共有64×64个像素,8个灰度级,各灰度级概率分布见下表 ,试将其直方图均匀化。matlab代码
时间: 2024-01-01 16:06:23 浏览: 43
可以使用MATLAB中的`histeq`函数来实现直方图均衡化,以下是示例代码:
```matlab
% 原始图像的灰度级概率分布
p = [0.1 0.2 0.05 0.05 0.1 0.2 0.15 0.15];
% 计算原始图像的累积分布函数
cdf = cumsum(p);
% 将CDF映射到0-255范围内
map = uint8(255 * cdf);
% 读取原始图像
img = imread('image.png');
% 对图像进行直方图均衡化
img_eq = histeq(img, map);
% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(121), imshow(img), title('Original Image');
subplot(122), imshow(img_eq), title('Equalized Image');
```
在上述代码中,我们首先计算了原始图像的累积分布函数(CDF),然后将其映射到0-255范围内得到映射表(map),最后使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化。最终,我们将原始图像和均衡化后的图像在窗口中显示出来。
相关问题
假设有一幅图像,共有64×64个像素,8个灰度级,各灰度级概率分布见下表 ,试将其直方图均匀化。代码
这里给出Python代码实现直方图均衡化:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 统计直方图
hist, bins = np.histogram(img, bins=8, range=(0, 255), density=True)
cdf = hist.cumsum() # 计算累积分布函数
# 计算灰度级映射表
mapping = np.round(cdf * 7).astype(int)
# 均衡化图像
img_eq = mapping[img]
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', img_eq)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.imread()`函数用于读取图像,`np.histogram()`函数用于统计直方图,`np.cumsum()`函数用于计算累积分布函数,`np.round()`函数用于将灰度级映射表中的映射值四舍五入到最接近的整数,`np.astype()`函数用于将映射值转换为整数类型,`mapping[img]`用于将每个像素的灰度值替换为其对应的均衡化值,最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果。
已知一幅64x64像素的数字图像有8个灰度级,各灰度级出现的概率如下表
这个问题需要使用信息熵的概念来解决。信息熵是用来度量信息量的,它越高表示包含的信息越多、越复杂。我们可以用以下公式来计算这张图片的信息熵:
H(X) = -∑(p(x) * log2(p(x)))
其中,p(x) 表示每个灰度级出现的概率,log2 是以2为底数的对数符号。将各灰度级出现的概率代入公式计算,得到结果为2.6 bits。
这个结果表示,这张图片中每个像素所包含的信息平均需要2.6 bits来表达。如果我们把图片压缩到仅使用一个灰度级,那么每个像素只需要 1 bit 来表达,可以达到更高的压缩比。
但是,如果我们使用更少的灰度级,会导致一些信息的丢失,图片质量会下降。因此,在压缩图片时需要在信息熵和图片质量之间做出平衡,选择合适的压缩方案。
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