MATLAB图像直方图均衡化在图像融合中的应用：创建无缝图像，提升视觉效果

# 1. 图像融合概述**

图像融合是一种将来自不同来源或不同时间获取的图像组合成一幅新图像的技术。其目的是利用不同图像的互补信息，生成一幅包含更多细节、更高对比度和更少噪声的图像。图像融合在各个领域都有广泛的应用，包括医学成像、遥感、计算机视觉和机器人技术。

图像融合的原理是基于这样一个事实：不同图像往往包含不同类型的互补信息。例如，一幅可见光图像可能包含丰富的颜色信息，而一幅红外图像可能包含温度信息。通过将这些图像融合在一起，我们可以生成一幅包含两种图像信息的图像，从而提供更全面的场景表示。

# 2. MATLAB图像直方图均衡化

### 2.1 图像直方图均衡化的原理和算法

#### 2.1.1 直方图的概念和作用

直方图是一种统计图，它显示了图像中每个灰度级的像素数量分布情况。直方图的横轴表示灰度级，纵轴表示对应灰度级的像素数量。直方图可以帮助我们了解图像的亮度分布、对比度和噪声水平等信息。

#### 2.1.2 直方图均衡化的数学公式

直方图均衡化是一种图像增强技术，它通过调整图像的直方图来改善图像的对比度和亮度。直方图均衡化的数学公式如下：

s = T(r) = (L - 1) * ∑[0, r] p(i)

其中：

* s 是均衡化后的灰度级
* r 是原始灰度级
* L 是图像的最大灰度级（通常为 255）
* p(i) 是灰度级 i 的概率

### 2.2 MATLAB中图像直方图均衡化的实现

#### 2.2.1 hist()函数和 histeq()函数

MATLAB 中提供了两个函数来实现图像直方图均衡化：hist() 函数和 histeq() 函数。

* hist() 函数用于计算图像的直方图。
* histeq() 函数用于对图像进行直方图均衡化。

#### 2.2.2 参数设置和图像显示

使用 histeq() 函数进行图像直方图均衡化时，可以设置以下参数：

* **'NumBins'：** 指定直方图的柱状条数。
* **'Distribution':** 指定直方图均衡化的分布类型，可以是 'uniform'（均匀分布）或 'cdf'（累积分布函数）。

% 读取原始图像
originalImage = imread('image.jpg');

% 计算原始图像的直方图
[counts, bins] = hist(originalImage(:), 256);

% 对原始图像进行直方图均衡化
equalizedImage = histeq(originalImage);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(originalImage);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(equalizedImage);
title('均衡化后的图像');

**代码逻辑分析：**

* 使用 imread() 函数读