用matlab手动编写一个函数直方图均衡化

好的，以下是用 MATLAB 手动编写直方图均衡化的函数代码：

function img_eq = histeq_manual(img)

% 获取输入图像的大小
[M, N] = size(img);

% 计算像素值的直方图
hist = imhist(img);

% 计算每个灰度级的累积分布函数
cdf = cumsum(hist) / (M * N);

% 计算映射函数
map = round(255 * cdf);

% 对原始图像进行直方图均衡化
img_eq = zeros(M, N);
for i = 1:M
    for j = 1:N
        img_eq(i, j) = map(img(i, j) + 1);
    end
end

% 将均衡化后的图像转换为 uint8 类型
img_eq = uint8(img_eq);

end

使用方法：

1. 将函数代码保存为 `histeq_manual.m` 文件；
2. 将需要进行直方图均衡化的图像作为输入参数传入函数中，例如：

img = imread('lena.png');
img_eq = histeq_manual(img);

其中，`lena.png` 是一张灰度图像。`img_eq` 即为直方图均衡化后的图像。

相关问题

matlab自己编写图像直方图均衡化函数

好的，以下是一个简单的 Matlab 图像直方图均衡化函数的编写方法：

function img_out = histeq_func(img_in)

% 将输入图像转换为灰度图像
if size(img_in, 3) == 3
    img_in = rgb2gray(img_in);
end

% 计算输入图像的直方图
hist = imhist(img_in);

% 计算直方图的累积分布函数
cdf = cumsum(hist) / numel(img_in);

% 根据累积分布函数进行像素值映射
img_out = uint8(255 * cdf(double(img_in) + 1));

end

该函数首先将输入图像转换为灰度图像（如果输入图像为彩色图像），然后计算输入图像的直方图，并计算直方图的累积分布函数。最后，根据累积分布函数对每个像素值进行映射，得到输出图像。

使用该函数的方法是将需要处理的图像作为输入参数传递给该函数，例如：

img = imread('lena.jpg');
img_eq = histeq_func(img);
imshowpair(img, img_eq, 'montage');

其中，`imread` 函数用于读取图像，`imshowpair` 函数用于显示原始图像和直方图均衡化后的图像。

matlab编写直方图均衡函数

根据引用的内容，在MATLAB中编写直方图均衡化函数可以使用自定义函数来实现。我将为您提供一个基本的实现思路。

首先，我们需要计算输入图像的直方图。可以使用MATLAB的imhist函数来计算图像的直方图。

接下来，我们需要计算图像的累积分布函数(CDF)。可以使用MATLAB的cumsum函数来计算直方图的累积分布。

然后，根据CDF，我们可以计算直方图均衡化后的像素值。具体的计算方法是将CDF进行插值映射到[0,255]的像素值范围上。

最后，我们可以使用得到的映射关系来对输入图像进行像素值的替换，从而完成直方图均衡化。

需要注意的是，这只是一个基本的实现思路，具体的代码实现可能需要根据情况进行调整和优化。

希望以上的解答能够满足您的需求。<span class="em">1</span>