MATLAB图像直方图均衡化进阶：10个高级技术帮你提升图像处理水平

# 1. 图像直方图均衡化的理论基础**

图像直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使其直方图更加均匀，从而提高图像的对比度和视觉效果。直方图均衡化的基本原理是将图像的像素值重新映射到一个新的值域中，使得新直方图的每个灰度级具有相同的概率密度。

直方图均衡化的数学表达式为：

s = T(r) = (L - 1) * ∑[0, r] p(r)

其中：

* `s` 为均衡化后的像素值
* `r` 为原始像素值
* `L` 为图像的灰度级数
* `p(r)` 为原始直方图中灰度级 `r` 的概率密度

# 2. 高级直方图均衡化技术

### 2.1 局部直方图均衡化

局部直方图均衡化是一种针对图像局部区域进行直方图均衡化的技术，它可以有效地解决全局直方图均衡化可能导致的图像细节丢失问题。

#### 2.1.1 滑动窗口法

滑动窗口法是一种简单的局部直方图均衡化方法。它将图像划分为大小相同的重叠窗口，然后对每个窗口单独进行直方图均衡化。窗口的大小和重叠程度会影响均衡化的效果。

import cv2

def sliding_window_equalization(image, window_size=32, overlap=0.5):
    """
    使用滑动窗口法进行局部直方图均衡化

    Args:
        image: 输入图像
        window_size: 窗口大小
        overlap: 窗口重叠程度

    Returns:
        均衡化后的图像
    """

    # 计算窗口步长
    step_size = int(window_size * (1 - overlap))

    # 遍历图像
    for i in range(0, image.shape[0], step_size):
        for j in range(0, image.shape[1], step_size):
            # 提取窗口区域
            window = image[i:i+window_size, j:j+window_size]

            # 对窗口进行直方图均衡化
            window = cv2.equalizeHist(window)

            # 放回图像
            image[i:i+window_size, j:j+window_size] = window

    return image

#### 2.1.2 自适应直方图均衡化

自适应直方图均衡化是一种更高级的局部直方图均衡化方法。它将图像划分为大小可变的区域，每个区域的直方图均衡化参数根据该区域的图像内容动态调整。

import cv2

def adaptive_histogram_equalization(image, clip_limit=0.01, tile_grid_size=(8, 8)):
    """
    使用自适应直方图均衡化

    Args:
        image: 输入图像
        clip_limit: 裁剪限制
        tile_grid_size: 瓷砖网格大小

    Returns:
        均衡化后的图像
    """

    # 计算瓷砖大小
    tile_width, tile_height = image.shape[1] // tile_grid_size[0], image.shape[0] // tile_grid_size[1]

    # 创建瓷砖网格
    tiles = [image[i:i+tile_height, j:j+tile_width] for i in range(0, image.shape[0], tile_height) for j in range(0, image.shape[1], tile_width)]

    # 对每个瓷砖进行直方图均衡化
    for tile in tiles:
        tile = cv2.equalizeHist(tile, clip_limit)

    # 重组瓷砖
    image = cv2.hconcat(tiles)

    return image

### 2.2 对比度受限自适应直方图均衡化

对比度受限自适应直方图均衡化是一种改进的自适应直方图均衡化方法。它通过限制均衡化后的图像对比度来避免过度的增强。

#### 2.2.1 基本原理

对比度受限自适应直方图均衡化通过计算图像局部区域的对比度来确定均衡化参数。如果局部区域的对比度低于某个阈值，则不进行均衡化。

import cv2

def contrast_limited_adaptive_histogram_equalization(image, clip_limit=0.01, tile_grid_size=(8, 8), contrast_threshold=0.5):
    """
    使用对比度受限自适应直方图均衡化

    Args:
        image: 输入图像
        clip_limit: 裁剪限制
        tile_grid_size: 瓷砖网格大小
        contrast_threshold: 对比度阈值

    Returns:
        均衡化后的图像
    """

    # 计算瓷砖大小
    tile_width, tile_height = image.shape[1] // tile_grid_size[0], image.shape[0] // tile_grid_size[1]

    # 创建瓷砖网格
    tiles