MATLAB实现自适应直方图均衡化的图像增强

资源摘要信息:"直方图均衡化是图像处理中的一种常用方法，用于增强图像的全局对比度，特别是在图像的背景和前景都很暗或者都很亮的时候。这种方法通过拉伸图像的直方图来实现，使得图像的直方图覆盖整个可用的灰度级范围，从而增强图像的整体对比度。但是，这种方法也有其局限性，它会忽略图像的局部特性，可能会导致图像细节的丢失。 自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，AHE）是对传统直方图均衡化的一种改进，它考虑了图像的局部特性，通过对图像的小区域进行直方图均衡化，然后将这些局部增强的图像进行合成，从而得到整体的图像。这种方法可以有效地增强图像的局部对比度，使得图像的细节更加清晰，特别是在图像的局部对比度较低时效果更为明显。 在MATLAB中，我们可以使用内置函数或者自编函数来实现直方图均衡化和自适应直方图均衡化。例如，MATLAB的imhist函数可以用来计算图像的直方图，然后我们可以通过调整直方图来实现均衡化效果。对于自适应直方图均衡化，MATLAB提供了相应的函数adapthisteq，这个函数可以直接应用于图像，实现AHE。 在给定的文件信息中，提到的“zishiyingjunhenghua.m”和“zhifangtujunhenghua.m”应该是用户编写的MATLAB脚本文件，分别用于实现自适应直方图均衡化和直方图均衡化。这些脚本文件可以直接在MATLAB环境中运行，无需进行编译，方便用户直接使用和学习。" 知识点: 1. 直方图均衡化概念：直方图均衡化是一种用于图像处理的技术，通过扩展图像的灰度范围，改善图像的对比度。它通过重新映射图像的灰度值，使得图像的灰度直方图分布更加均匀。 2. 直方图均衡化原理：直方图均衡化通过计算累积分布函数(CDF)来改变图像的原始直方图，使原始直方图转换成更平滑的直方图分布，从而达到增强对比度的效果。 3. 直方图均衡化效果控制问题：直方图均衡化虽然可以全局增强图像的对比度，但这种方法无法区分图像中的重要内容和背景，可能会导致图像的部分区域过曝或细节丢失。 4. 自适应直方图均衡化（AHE）介绍：为了解决传统直方图均衡化中存在的问题，自适应直方图均衡化被提出。AHE通过将图像分割成小的区域（窗），并对每个区域分别进行直方图均衡化，然后将增强后的区域重叠在一起，以此来增强图像的局部对比度并保留更多的图像细节。 5. MATLAB图像处理应用：MATLAB是进行图像处理的强大工具，提供了丰富的函数和方法来处理图像。在MATLAB中，可以使用imhist函数来获取图像的直方图，使用histeq函数实现直方图均衡化，而adapthisteq函数则用于执行AHE。 6. MATLAB代码的使用：用户可以根据需求编写MATLAB脚本文件，通过调用MATLAB内置的图像处理函数，实现直方图均衡化或自适应直方图均衡化。文件列表中的“zishiyingjunhenghua.m”和“zhifangtujunhenghua.m”文件名暗示了这些脚本文件分别与自适应直方图均衡化和直方图均衡化相关。 7. 图像文件列表：给定的文件列表包含了多个JPG格式的图像文件，这些图像文件可以作为实验材料，使用MATLAB编写的脚本文件进行直方图均衡化或AHE处理。