数字图像的直方图均衡matlab

在 Matlab 中对数字图像进行直方图均衡可以使用 `histeq` 函数。具体步骤如下：

1. 读入数字图像并将其转换为灰度图像。

I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);

2. 对图像进行直方图均衡。

J = histeq(I);

3. 显示原始图像和直方图均衡后的图像。

subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(J); title('直方图均衡后的图像');

完整代码如下：

I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);

J = histeq(I);

subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(J); title('直方图均衡后的图像');

其中，`subplot(1,2,1)` 表示将图像显示在一个 1 行 2 列的子图中的第一个位置，`subplot(1,2,2)` 表示将图像显示在一个 1 行 2 列的子图中的第二个位置。通过 `imshow` 函数显示图像，并通过 `title` 函数添加标题。

相关问题

matlab数字图像直方图均衡

要进行数字图像直方图均衡，可以使用MATLAB中的histeq函数。该函数可以将图像的灰度级分布均衡化，从而增强图像的对比度和亮度。

使用方法如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行直方图均衡化

eq_img = histeq(gray_img);

3. 显示原始图像和均衡化后的图像

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

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');