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实验一 图像的直方图均衡
数字图像处理实验
实验一、图像的直方图均衡
实验目的
理解直方图均衡的原理与作用;
掌握统计图像直方图的方法;
3掌握图像直方图均衡的方法。
二、实验原理
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。直方图均衡的缺点是:1、变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;2、某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。
三、实验步骤
利用matlab图像处理工具箱提供的函数进行均衡处理;
程序如下:
clear;
b=imread(b.jpg);
subplot(2,2,1);
title(source image);
imshow(b);
subplot(2,2,2);
c=histeq(b);
imshow(c);
title(equation by system function);
[count,x]=imhist(b);
count=count./(256*256);
for m=2:256
count(m)=count(m)+count(m-1);
end
count=round(count*255+0.5);
for m=1:256
for n=1:256
d(m,n)=count(b(m,n)+1);
end
end
d=mat2gray(d);
subplot(2,2,3);
imshow(d);
title(program by own);
处理结果:
自己设计程序实现图像的直方图均衡;
PS=imread(image.jpg); %读入JPG彩色图像文件
imshow(PS) %显示出来
title(输入的彩色JPG图像)
imwrite(rgb2gray(PS),PicSampleGray.bmp); %将彩色图片灰度化并保存
PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组
%绘制直方图
[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置
end
figure,bar(0:255,GP,b) %绘制直方图
title(原图像直方图)
xlabel(灰度值)
ylabel(出现概率)
%直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk
end
end
S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure,bar(0:255,GPeq,b) %显示均衡化后的直方图
title(均衡化后的直方图)
xlabel(灰度值)
ylabel(出现概率)
%图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像
title(均衡化后图像)
imwrite(PA,PicEqual.bmp);
s=imread(girl.bmp);
[m,n]=size(s);
num=m*n;
r=zeros(1,256
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