Matlab中绘制直方图的多元方法及其应用

本资源主要介绍了如何使用Matlab软件绘制直方图的多种方法，并结合实际操作步骤进行讲解。实验目标是帮助学习者熟悉Matlab处理图像的基本技巧，掌握绘制直方图的不同方式，以及理解直方图在图像分析中的实际应用。 首先，实验要求学习者具备基本的Matlab环境，如Windows XP系统下的Matlab软件。实验内容包括： 1. **图像读取与预处理**：通过`imread`函数读取图片（例如'1.jpg'），并将彩色图像转化为灰度图像，以便于后续处理。`imshow`函数用于显示图片。 2. **绘制直方图**： - **imhist**：这是最基础的直方图绘制方法，它可以直接对图像的像素值分布进行统计，生成对应每个灰度级的频率。 - **bar**：通过选择部分灰度范围（如`h1=h(1:10:256)`）来创建分段直方图，展示不同灰度区间的数据分布。 - **stem**：类似于bar，但以折线图形式表示数据，`stem(horz,h1,'fill')`会在每个柱子上填充颜色以增强视觉效果。 - **plot**：虽然不是专门用于直方图，但可以用于可视化数据分布，如`plot(h)`。 3. **直方图的展示与输入**： - 显示原始直方图，并通过`figure`和`imhist`函数单独显示图像的直方图。 - **直方图均衡化**：通过`histeq`函数对图像进行动态范围压缩，提高对比度，然后分别查看均衡化前后图像的直方图。 4. **图像变换与直方图关系**： - 计算并可视化输入图像的累积分布函数（CDF），用以表示数据的累计比例。 - 创建图像映射到均衡化后图像的变换函数，通过`cumsum`计算CDF，`linspace`生成均匀的x轴刻度，`plot`绘制CDF曲线。 通过这个实验，学习者不仅能掌握Matlab中绘制直方图的不同方法，还能理解直方图在图像处理中的作用，如对比度增强和数据可视化。此外，通过实践，他们还能提高代码编写和数据分析的能力。