matlab彩色直方图均衡化

在Matlab中，可以使用函数`histeq`对彩色图像进行直方图均衡化。

首先，读取彩色图像并将其转换为YUV色彩空间：

img = imread('color_img.jpg');
yuv = rgb2yuv(img);

然后，将Y通道取出来进行直方图均衡化：

y = yuv(:,:,1);
y_eq = histeq(y);

最后，将处理后的Y通道和原来的U、V通道合成为新的彩色图像：

yuv_eq = yuv;
yuv_eq(:,:,1) = y_eq;
img_eq = yuv2rgb(yuv_eq);

完整的代码：

% 读取彩色图像并转换为YUV色彩空间
img = imread('color_img.jpg');
yuv = rgb2yuv(img);

% 对Y通道进行直方图均衡化
y = yuv(:,:,1);
y_eq = histeq(y);

% 合成新的彩色图像
yuv_eq = yuv;
yuv_eq(:,:,1) = y_eq;
img_eq = yuv2rgb(yuv_eq);

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_eq);
title('Equalized image');

相关问题

matlab彩色图像直方图均衡化

彩色图像的直方图均衡化可以通过将RGB图像转换为HSV颜色空间，然后对亮度通道进行增强来实现。在Matlab中，可以使用rgb2hsv函数将RGB图像转换为HSV图像。然后，可以提取亮度通道（Value），对其进行直方图均衡化，最后将增强后的亮度通道重新合成为HSV图像，然后再转换回RGB图像。以下是一个实现直方图均衡化的示例代码：

I = imread('D:\QQ接收文件夹\MobileFile\IMG_20191001_204030.jpg');
HSV = rgb2hsv(I);
V = HSV(:,:,3);
V = floor(V * 255);

V = histeq(V,256);

V = V / 255;
HSV(:,:,3) = V;

OutImg = hsv2rgb(HSV);

imshow(I);
title('原图像');

figure, imshow(OutImg);
title('直方图均衡化后的图像');

matlab图像直方图均衡化

Matlab中实现图像直方图均衡化的步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

2. 计算图像的直方图。

3. 计算直方图的累积分布函数(CDF)。

4. 根据CDF对图像进行变换，使得直方图均衡化。

5. 显示处理后的图像。

下面是Matlab代码实现：

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

% 计算直方图
hist = imhist(gray_img);

% 计算CDF
cdf = cumsum(hist) / numel(gray_img);

% 根据CDF对图像进行变换
eq_img = uint8(255 * cdf(double(gray_img)+1));

% 显示处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('直方图均衡化后的图像');

在上面的代码中，我们使用了Matlab中的`imread`函数读取图像，`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，`imhist`函数计算图像的直方图，`cumsum`函数计算直方图的累积分布函数(CDF)，`uint8`函数将数据类型转换为无符号8位整数，`subplot`函数将多个图像显示在同一窗口中。