局部直方图均衡化 matlab

局部直方图均衡化是一种图像处理方法，在Matlab中可以通过以下步骤进行实现：

1. 定义一个滑动窗口的大小，用于遍历图像的每个像素。
2. 对于滑动窗口中的每个位置，提取该窗口内的像素值。
3. 对提取的像素值进行直方图均衡化，即将像素灰度值映射到一个更均匀分布的灰度值范围内。
4. 将均衡化后的像素值替换原始图像中对应位置的像素值。
5. 重复上述步骤，直到遍历完整个图像。

以下是一个简单的Matlab代码示例，演示了如何进行局部直方图均衡化：

function outputImage = localHistogramEqualization(inputImage, windowSize)
    [rows, cols] = size(inputImage);
    halfWindowSize = floor(windowSize/2);
    outputImage = zeros(rows, cols);
    
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 获取滑动窗口的坐标范围
            rowStart = max(i - halfWindowSize, 1);
            rowEnd = min(i + halfWindowSize, rows);
            colStart = max(j - halfWindowSize, 1);
            colEnd = min(j + halfWindowSize, cols);
            
            % 提取窗口内的像素值
            window = inputImage(rowStart:rowEnd, colStart:colEnd);
            
            % 对窗口内的像素进行直方图均衡化
            windowHistEq = histeq(window);
            
            % 将均衡化后的像素值替换原始图像中对应位置的像素值
            outputImage(i, j) = windowHistEq(halfWindowSize+1, halfWindowSize+1);
        end
    end
end