中心是 −4 的拉氏模板，对图像处理，处理后新图的直方图

对图像进行拉普拉斯锐化处理时，可以使用中心为-4的拉普拉斯模板。该模板中心点权重为-4，周围的8个像素点权重为1，表示将周围像素点的值与中心点的值进行加权求和。该处理会增强图像的高频细节，使得图像边缘更加清晰。

对于处理后的图像，由于高频细节被增强，因此新图像的直方图可能会发生变化。具体的变化效果取决于原始图像的内容和特征。通常情况下，处理后的图像的直方图会有所增加，即像素值的分布会更加均匀。

相关问题

均值模板、中值滤波、中心是 −4 的拉氏模板，对图像处理，处理后新图的直方图分别是

均值模板和中值滤波是图像处理中常用的滤波方法，而中心是-4的拉普拉斯模板则用于边缘检测。

使用3*3的均值模板进行图像处理，会将每个像素点周围3*3的像素值取平均值，并用平均值来代替该像素点的像素值。这样处理后，图像的直方图会发生变化，变得更加平滑。

使用中值滤波进行图像处理，会将每个像素点周围3*3的像素值进行排序，取其中的中值作为该像素点的新像素值。这样处理后，图像的直方图会变得更加平滑，同时也能有效去除噪点。

使用中心是-4的拉普拉斯模板进行图像处理，会将每个像素点周围3*3的像素值进行加权求和，其中中心像素点的权重为-4，其余8个像素点的权重均为1。这样处理后，会将图像中的边缘和细节部分进行增强，使其更加清晰。但是这种处理方式容易引入噪点，因此需要进行后续的平滑处理，例如使用均值模板或中值滤波进行处理。

综上所述，不同的处理方式会对图像的直方图产生不同的影响。

matlab数字图像的直方图均衡

Matlab中数字图像的直方图均衡可以通过以下步骤实现：

1.读取图像并将其转换为灰度图像（如果原始图像不是灰度图像）。

2.计算图像的灰度直方图。

3.计算原图的灰度分布概率。

4.计算原图灰度的累计分布。

5.计算原、新图灰度值的影射关系。

6.使用影射关系对原始图像进行直方图均衡化。

7.显示原始图像和均衡化后的图像。

下面是一个示例代码：

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

% 计算灰度直方图
hist = imhist(gray_img);

% 计算灰度分布概率
p = hist / numel(gray_img);

% 计算灰度的累计分布
cdf = cumsum(p);

% 计算原、新图灰度值的影射关系
map = uint8(255 * cdf);

% 对原始图像进行直方图均衡化
eq_img = map(gray_img + 1);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(eq_img), title('均衡化后的图像');