图像直方图均衡化技术及其应用

直方图程序 标题解释 直方图程序是一个计算图像直方图的程序，并实现图像的直方图均衡化技术。直方图是图像的重要统计特征，描述图像的灰度分布性，使人们从中得到诸如总体明亮程度，对比度，对象物的可分性以及与图像有关的灰度分布概貌。 描述解释 直方图 imhist histeq 源代码都有，程序比较简单。直方图均衡化技术是将图像的直方图经过变换函数修正为直方图，然后按照均衡化的直方图修正原图像，以达到图像增强的目的。 标签解释 直方图 imhist 是指计算图像直方图的函数，histeq 是指直方图均衡化技术的实现。 部分内容解释 HistogramEqualization 是指直方图均衡化技术，该技术是借助于直方图灰度变换实现灰度映射从而达到图像增强的目的。 在实验中，根据直方图对应的离散函数可以编写出计算一个图像直方图的函数，直方图均衡化则是借助于直方图灰度变换实现灰度映射从而达到图像增强的目的。实验通过得到原始图像的直方图，直方图均衡化变换函数图和增强后的图像增强后图像的直方图这些实验数据来解释图像被增强的原因。 技术论述 1. 问题描述 编写计算图像的直方图的程序，实现图像的直方图均衡化技术，并且对图3.8（a）进行图像均衡化增强。直方图是图像的重要统计特征，描述图像的灰度分布性，使人们从中得到诸如总体明亮程度，对比度，对象物的可分性以及与图像有关的灰度分布概貌。 2. 实验原理、方法 根据直方图的定义，直方图表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数之间的统计关系，用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数，直方图的定义可以表示为：P(rk)=nk/n,灰度级[0,L-1]范围的数字图像的直方图是离散函数：h(rk)=nk。 直方图均衡化也成为直方图均匀化，是一种常用的灰度增强算法，是将远图像的直方图经过变换函数修正为直方图，然后按照均衡化的直方图修正原图像。基本思想：把原始图的直方图变换成为均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。 连续情况下，非均匀概率密度函数Pr(r)经变换函数T(r)转换为均匀概率分布函数Ps(s)的情况：r为变换前的归一化灰度值，0≤r≤1，T(r)为变换函数，S(r)为变换后的灰度值，也归一化为0≤S≤1，对于s=T(r)假定：(1)在0≤r≤1区间内，T(r)为单调递增函数，且满足0≤T(r)≤1；(2)变换r=T-1(S)。