MATLAB实现图像直方图均衡化与双方法比较

直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，用于改善图像的对比度和视觉效果。在MATLAB中，我们可以使用内置的`histeq`函数或者根据直方图均衡化的原理自定义函数来实现这一过程。以下是两种方法的详细解释： 方法一：利用MATLAB内置函数 1. 首先，通过`imread`函数读取图像文件，例如`'f:\xx.jpg'`，并将其转换为灰度图像，如果原图已经是黑白的则跳过此步骤。 2. 使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化，它会自动调整像素的灰度分布，使整个图像的亮度更加均匀。 3. 使用`imshow`函数分别显示原图像和处理后的图像，并添加相应的标题以区分。 4. 使用`imhist`函数分别展示原图像和均衡化后的图像的直方图，直观地展示灰度级像素分布的变化。 方法二：自定义函数实现直方图均衡化 1. 读入图片，如`tuu`，并将其转换为灰度图像。 2. 创建四个大小为256的矩阵（`graydis`、`graydispro`、`new_graydis`和`new_graydispro`）来存储原始直方图、概率密度、累计直方图以及新的灰度映射关系。 3. 遍历图像的每个像素，计算原始直方图（灰度级像素计数）和概率密度。 4. 计算累计直方图，以便于找到新的灰度值与原始灰度之间的映射关系。 5. 根据累计直方图计算新的灰度值，创建一个新的灰度图像`new_tu`，这一步相当于调整了像素的灰度值分布。 6. 最后，绘制原始灰度直方图和新图像的直方图，以便比较前后变化。 直方图均衡化的核心思想是改变图像的灰度分布，使得图像的暗部和亮部都有更多的像素，从而提高对比度，使图像细节更易于观察。无论哪种方法，直方图均衡化都能有效地增强图像的视觉效果，尤其在低对比度或偏暗的图像处理中。通过上述两种方式，学习者可以深入理解直方图均衡化的过程，并掌握如何在MATLAB环境中进行实际操作。