MATLAB实现灰度图像直方图均衡化与指定化程序

在本作业 Assignment6 中，我们主要关注两个关键的图像处理技术：灰度图像的直方图均衡化（Histogram Equalisation）和灰度图像的直方图规定化（Histogram Specification），这两个技术都与直方图操作有关。 ### 灰度图像的直方图均衡化 直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的常用方法，主要目的是提高图像的全局对比度，特别是在增强图像的阴影和高光区域对比度方面效果显著。该方法通过增加整个图像的灰度级动态范围，从而使输出图像的直方图分布更加均衡，使得图像的视觉效果更加鲜明。 在 MATLAB 中实现直方图均衡化通常涉及到以下几个步骤： 1. 计算原始灰度图像的直方图。 2. 计算累积分布函数（CDF），这是直方图的一种变换形式。 3. 应用直方图均衡化的映射函数，将原始图像的灰度值映射到新的灰度值，使得映射后的直方图具有均衡分布的特性。 4. 使用映射函数对原始图像进行转换，得到均衡化后的图像。 直方图均衡化的关键点在于，它是一种通用的技术，不需要额外的参数来指定如何调整对比度，这一点在自动图像处理系统中特别有用。 ### 灰度图像的直方图规定化 直方图规定化是一种更为复杂的图像处理技术，它允许用户指定一个图像的目标直方图，然后通过某种算法修改原图像的直方图，使得修改后的图像直方图与目标直方图相匹配。这意味着我们可以对图像进行更定制化的对比度调整。 在 MATLAB 中实现直方图规定化通常包括以下几个步骤： 1. 计算原始图像和目标图像的直方图。 2. 创建一个累积分布函数（CDF）映射，这个映射可以将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值。 3. 利用这个映射函数转换原始图像，得到一个具有与目标直方图相同分布的新图像。 直方图规定化是一个非常强大的工具，因为它不仅可以增强图像的对比度，还可以根据需要创建具有特定直方图特征的图像，这在图像复原和图像风格转换中有广泛应用。 ### MATLAB 中的实现 在 MATLAB 中进行直方图均衡化和规定化，我们通常会用到以下几个函数： - `imhist`：用于计算并显示图像的直方图。 - `histeq`：用于执行直方图均衡化。 - `histeq` 或其他自定义算法：用于实现直方图规定化。 ### 结论 在 Assignment6 的 MATLAB 程序中，学生们需要编写代码来实现上述的直方图均衡化和规定化过程。这不仅要求学生理解图像直方图的操作，还需要掌握如何在 MATLAB 环境下通过编程来处理图像数据。通过这个作业，学生可以提高自己在图像处理领域的编程技能，并加深对图像增强技术的理解。