MATLAB直方图均衡化图像处理代码详解

该资源是一个关于使用MATLAB进行直方图均衡化图像处理的程序代码，目的是通过实验理解和应用直方图均衡化技术，增强图像的视觉效果。 直方图均衡化是一种常用的图像处理技术，它通过对图像的灰度直方图进行变换，改善图像的整体对比度。在MATLAB中，这个过程可以通过编程实现。以下是对实验内容、原理和程序的详细解释： 一、实验目的： 实验旨在让学习者熟悉图像增强技术，特别是直方图均衡化，通过对比处理前后的图像，直观感受直方图均衡化的效果，同时加深对灰度直方图和直方图均衡化概念的理解。 二、实验内容： 实验要求将彩色图像转化为灰度图像，绘制原始的灰度直方图以及均衡化后的直方图。比较原始灰度图像与均衡化后的图像，展示直方图均衡化对图像质量的改善。 三、实验原理： 灰度直方图是图像像素灰度分布的统计表现，横坐标代表灰度值，纵坐标可以是像素出现的频率或频率的百分比。直方图均衡化的核心思想是通过对图像灰度值的重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的视觉对比度。具体做法是通过计算累计分布函数（CDF）对灰度值进行非线性映射，将频数多的灰度值映射到更大的范围，频数少的灰度值则保持不变或合并。 四、实验程序： 给出的MATLAB代码首先读取图像，然后将彩色图像转换为灰度图像。接着，程序计算原始图像的直方图，包括每个灰度级的像素数量。然后，通过计算累积直方图，确定新的灰度映射关系。这一步是通过创建一个新矩阵`t[]`来实现的，新矩阵记录了原始灰度值与映射后的新灰度值之间的对应关系。最后，根据映射关系，计算新的灰度直方图和更新后的图像，并保存结果。 实验代码中的关键步骤包括： 1. `imread`函数用于读取图像。 2. `rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。 3. `zeros`函数初始化矩阵，用于存储直方图数据。 4. 直方图的计算和累计直方图的构建。 5. 建立原始灰度值与新灰度值的映射关系。 6. 应用映射关系对图像进行直方图均衡化处理。 7. 计算新的直方图并显示结果。 通过运行这段代码，用户可以直观地看到直方图均衡化如何改变图像的灰度分布，提升图像的对比度，使得图像细节更加清晰。这对于图像分析、计算机视觉和医学成像等领域都有重要的应用价值。