MATLAB图像直方图均衡化实现与原理

"MATLAB直方图均衡.pdf" 在图像处理领域，直方图均衡化是一种重要的图像增强技术，主要用于改善图像的对比度。本文档详细介绍了如何在MATLAB环境中实现这一过程。直方图均衡的基本思想是通过改变图像的灰度分布，使图像的灰度级分布更均匀，从而提高图像的整体视觉效果。 直方图是表示图像中各灰度级出现频率的图形，它反映了图像的亮度分布情况。在某些情况下，图像可能由于光照不均或传感器限制等因素，导致直方图集中在少数几个灰度级上，这样的图像对比度较低。直方图均衡化就是为了解决这个问题，通过对图像的灰度级进行重新映射，使得新的直方图分布更加均匀。 实验中，首先进行了图像的预处理，通过`imread`函数读取彩色图像，并使用`rgb2gray`将其转换为灰度图像，然后用`imwrite`保存灰度图像。这一步骤确保后续分析和处理的是单通道图像。 接着，使用MATLAB代码计算图像的直方图。通过`size`函数获取图像的尺寸，然后创建一个用于存储每个灰度级出现概率的向量`GP`。遍历图像中的所有像素，统计每级灰度值的出现次数，再除以总像素数得到概率，将这些概率存储在`GP`中。最后，使用`bar`函数绘制直方图，展示原始图像的灰度值分布。 进入直方图均衡化阶段，首先创建了一个累加直方图`S1`，然后计算新的灰度级映射关系`S2`，这个映射将原始灰度级映射到新的更均匀的分布上。接下来，根据新的映射关系，计算均衡化后直方图`GPeq`中每个灰度级的新概率。再次绘制直方图，比较均衡化前后的差异。 直方图均衡化的核心算法是通过累积分布函数（CDF）对原始直方图进行变换。在这个过程中，原始直方图的累积概率被映射到新的、更宽的区间，从而实现灰度级的重新分布。这个过程对于增强图像的细节，尤其是低对比度图像，有着显著的效果。 此外，本实验还涉及到图像的空间域增强，这是图像处理的一个重要方面，包括对图像的亮度、对比度、锐化等属性进行调整。直方图作为图像的一种统计描述，是空间域增强的重要工具。 通过MATLAB实现直方图均衡化，不仅可以加深对直方图均衡原理的理解，也能熟练掌握相应的编程技巧，为后续的图像处理工作打下坚实的基础。实验内容涵盖了从图像读取、直方图计算到直方图均衡化的一系列步骤，是一个全面而实用的学习材料。