数字图像的直方图均衡matlab

数字图像的直方图均衡是一种用于增强图像对比度的方法。在 MATLAB 中，可以使用 `histeq` 函数来实现图像的直方图均衡化。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何使用 `histeq` 函数来进行直方图均衡化：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 对图像进行直方图均衡化
img_eq = histeq(img);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_eq), title('Equalized Image');

在上面的代码中，我们首先使用 `imread` 函数读取一张图像，然后使用 `histeq` 函数对图像进行直方图均衡化，最后使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像和均衡化后的图像在同一个窗口中显示出来。

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');