Matlab实现灰度归一化与直方图均衡化实例分析

灰度归一化是一种图像处理技术，主要用于将彩色图像转换为灰度图像，并调整其亮度分布，以便于后续分析或处理。在MATLAB环境中，这段代码展示了如何执行灰度归一化的过程。首先，代码读取了一张名为'h.jpg'的图片，并使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接着，通过计算灰度图像中每个灰度级出现的像素数量（`gp`数组），对图像进行统计分析。 在统计过程中，代码计算了灰度级0到255对应的像素比例（`gp(i)`），并将其绘制成直方图（`bar`函数），显示出不同灰度级的频率。然后，为了实现归一化，作者引入了两个辅助变量`S1`和`S2`，其中`S1`记录累加的像素比例，而`S2`则进行了线性变换，使得像素比例被映射到0到255的范围内。 进一步，代码创建了一个新的灰度图像`newGrayPic`，将原图像中的像素值替换为根据`S2`映射后的灰度级。这一步实现了灰度图像的标准化，使得所有灰度级的像素频率均匀分布，方便后续的图像处理或机器学习应用。 此外，代码还展示了对比两种处理方法的结果：原始图像、直方图均衡化处理（`histeq`）后的图像以及未进行灰度归一化的图像。直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，通过重新分配像素强度分布，使图像的全局亮度范围更加均匀。 整个过程通过Matlab的图像处理函数和操作，直观地展示了灰度归一化与直方图均衡化的概念和实现，这对于理解图像处理的基本步骤和技术非常有帮助。在实际应用中，灰度归一化能够提高图像的通用性和分析效率，尤其是在机器视觉和模式识别任务中。