MATLAB实现图像均衡化增强对比度

"matlab 图像均衡化" 在图像处理领域，图像均衡化是一种常见的图像增强技术，主要用于改善图像的整体对比度。特别是在图像存在全局亮度不均或者对比度较低的情况下，图像均衡化能有效地提高视觉效果。这个过程的核心是通过改变图像的灰度直方图，使得图像中的灰度分布变得更加均匀。 在MATLAB中实现图像均衡化，我们首先需要读取图像。`imread`函数用于读取图像文件，如示例中的`'1.jpg'`，并将其显示出来，以便观察原始图像的状况。接着，`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，因为均衡化通常在单通道图像上进行。`imwrite`函数用于保存灰度图像，便于后续处理和查看。 接下来，我们需要计算图像的灰度直方图。直方图反映了图像中各灰度级出现的频率。这里，创建一个大小为256的零向量`p`来存储每个灰度级的出现概率。通过两层嵌套循环，遍历图像的每一个像素，统计各灰度级的像素数量。 然后，计算累积分布函数（CDF），也就是累积出现的像素个数。这一步通过累加`p`向量得到`s`向量。每个灰度级的累积概率由`s(i)`表示，表示小于或等于该灰度级的像素总数占整个图像像素的比例。为了确保结果在0到255的范围内，我们需要对超过256的累积概率进行截断，将其设为256。 接下来，构建灰度映射函数，该函数将原始灰度值映射到新的灰度值，使得经过映射后的直方图更加均匀。通过将累积概率乘以`256/(width*height)`，我们可以得到新灰度值，这一步确保了映射后的直方图具有更大的动态范围。 最后，通过两层嵌套循环，根据灰度映射函数更新图像的每个像素值，形成均衡化后的图像。使用`imshow`函数显示均衡化后的图像，并用`imwrite`函数保存结果。 通过上述步骤，MATLAB实现了图像的灰度直方图均衡化，有效地提高了图像的对比度，使其在视觉上更加清晰。这种方法尤其适用于低对比度、光照不均匀的图像，能够提升图像细节的可辨识度。