Matlab实现轮毂图像直方图均衡化实战与原理解析

在MATLAB中进行数字图像处理时，直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度和改善视觉效果的技术。本文将详细介绍如何针对名为"wheel"的图像进行直方图均衡化的实验，以及使用两种方法实现这一过程。 **实验目的** 本实验的主要目标是对wheel图像进行直方图均衡化处理，以改善图像的整体亮度分布，使图像中的灰度级更加均匀，从而提高图像的可视性和细节可见度。 **实验原理** 1. **像素总数不变**： 直方图均衡化过程中，图像的总像素数量不会发生变化，因为算法只改变像素灰度级的映射关系，不增加或减少像素数量。 2. **灰度级均匀分布**： 均衡化的核心思想是将原本灰度值集中的区域分散到整个灰度级范围，使得图像的对比度得到提升，各灰度级的概率分布更均衡。 3. **累积分布函数和转移函数**： - **累积分布函数(CDF)**：用于量化每个灰度级在原始图像中的累计概率，它是直方图均衡化的关键组成部分。 - **转移函数**：根据累积分布函数，将原始灰度级映射到新的灰度级上，使得图像的整体亮度分布更加均匀。 **实验步骤** 1. **使用内置函数**： - 首先，使用MATLAB自带的`histeq()`函数，读取并显示原图（'wheel.jpg'），然后对图像进行直方图均衡化处理，并显示处理后的图像。 - 接着，分别绘制处理前后的灰度直方图，直观对比变化。 2. **自定义函数实现**： - 为了深入理解原理，我们编写了一个自定义的`histeq1()`函数，该函数首先计算原始图像的灰度直方图和累积分布函数，然后根据这些信息计算新的灰度值，最后生成直方图均衡化后的图像。 - 分别展示处理前的直方图和原始图像，以及处理后的图像，以验证函数的效果。 **附录：`histeq1()`函数实现** ```matlab function newimage = histeq1(oldimage) % 分别获取图像尺寸和直方图 [R, G, B] = size(oldimage); oldcounts = imhist(oldimage); n = numel(oldimage); % 概率密度函数p p = oldcounts / n; % 累积分布函数C % 计算累积分布函数并映射到新的灰度值 C = cumsum(p); newscale = uint8(255 .* C + 0.5); % 等比例映射，确保0-255范围 % 创建新的图像 newimage = newspcale; end ``` 总结，通过MATLAB的`histeq()`和自定义`histeq1()`函数，我们实现了对wheel图像的直方图均衡化处理，这不仅可以提升图像的对比度，还可以让图像的灰度分布更为均匀。这个过程涉及了累积分布函数的计算和应用，以及灰度级的映射，展示了MATLAB在图像处理领域的灵活性和强大功能。