编写程序求出I的直方图矩阵H h1 = zeros(1,256); [rows,cols] = size(I); for r =1:rows for c=1:rows k = I(r,c);

在编写程序时，为了计算图像I的直方图矩阵H，首先我们初始化一个全零矩阵h1，大小为1行256列，表示灰度值从0到255的概率分布。这里的256通常对应8位像素，因为大多数常见图像编码标准采用这个范围。

接下来，获取图像I的行数(rows)和列数(cols)，然后使用双层循环遍历每一个像素点。对于每个像素位置(r, c)，它的灰度值k存储在当前的I数组里。在循环内部，我们将k对应的值加一到h1矩阵相应的位置，这代表该灰度级出现的次数。通过这种方式，最终得到的h1矩阵每一行代表了I中特定灰度级的频率。

以下是这部分代码的伪代码形式：

# 初始化直方图矩阵H
h1 = np.zeros((1, 256))

# 图像I的尺寸
rows, cols = get_image_size(I)

# 遍历图像的每个像素
for r in range(rows):
    for c in range(cols):
        # 获取当前像素的灰度值
        k = I[r, c]
        
        # 更新h1矩阵，将对应灰度级的计数值加一
        h1[0, k] += 1

# 计算并返回直方图矩阵H
H = normalize(h1)

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img = imread('1.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 指定窗口大小和步长 window_size = 15; step_size = 5; % 计算图像的局部直方图 [rows, cols] = size(img_gray); hist_local = zeros(rows, cols, 256); for i = 1:step_size:rows-window_size+1 for j = 1:step_size:cols-window_size+1 % 提取当前窗口内的像素值 window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1); % 计算当前窗口内的直方图 hist_window = imhist(window, 256); % 将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵 hist_window = kron(ones(window_size, window_size), hist_window); % 将当前窗口内的直方图保存到局部直方图中 hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end % 检查是否存在没有被赋值的位置 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 hist_local(hist_local == 0) = 1; end % 显示原始图像和局部直方图 figure; subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图');

这段代码实现了对一幅灰度图像的局部直方图均衡化，具体步骤如下：

1. 读取图像，并将其转换为灰度图像。

img = imread('1.png');
img_gray = rgb2gray(img);

2. 指定均衡化窗口大小和步长。

window_size = 15;
step_size = 5;

3. 计算图像的局部直方图。

[rows, cols] = size(img_gray);
hist_local = zeros(rows, cols, 256);
for i = 1:step_size:rows-window_size+1
    for j = 1:step_size:cols-window_size+1
        % 提取当前窗口内的像素值
        window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1);
        % 计算当前窗口内的直方图
        hist_window = imhist(window, 256);
        % 将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵
        hist_window = kron(ones(window_size, window_size), hist_window);
        % 将当前窗口内的直方图保存到局部直方图中
        hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window;
    end
end

4. 检查是否存在没有被赋值的位置，如果存在，将其赋值为1。

if any(hist_local(:) == 0)
    % 将没有被赋值的位置赋值为1
    hist_local(hist_local == 0) = 1;
end

5. 显示原始图像和局部直方图均衡化后的图像。

figure;
subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图');

在这段代码中，局部直方图均衡化的关键是计算局部直方图。在每个窗口内，通过imhist函数计算窗口内像素值的直方图，然后将直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵，最后将直方图保存到局部直方图中。最后，使用Matlab内置的histeq函数对局部直方图进行均衡化，得到均衡化后的图像。