数字图像处理--图像的增强综述.pptVIP

4.3.5 直方图均衡化的 Matlab 实现 图像的直方图、均值、方差以及图像间的相关都是重要 的统计特征。图像处理工具箱提供了计算这些统计特征 的函数。 1. imhist 函数 格式： imhist(I, n) imhist(X, map) ［ counts, x ］ =imhist( … ) 直方图均衡化的 Matlab 实现 说明： imhist(I, n) 计算和显示灰度图像 I 的直方图， n 为指定的灰度级数目，缺省值为 256 ； imhist(X, map) 计算和显示索引色图像 X 的直方图， map 为调色板； ［ counts, x ］ =imhist(...) 返回直方图数据向量 counts 和相应的色彩值向量 x ，用 stem(x, counts) 同样可以显 示直方图。 例 4.4 显示图像 ′cameraman.tif′ 的直方图。 I=imread(′cameraman.tif′); subplot(1,2,1), imshow(I) subplot(1,2,2), imhist(I) 直方图均衡化的 Matlab 实现 直方图均衡化的 Matlab 实现 2. imcontour 函数 格式： imcontour ( I ， n ) ， imcontour (I ， v) 说明： n 为灰度级的个数， v 是由用户指定所选的灰度级向 例 4.5 显示图像 ′bacteria.tif′ 的等灰度值图 I=imread(′bacteria.tif′); subplot(1,2,1), imshow(I) subplot(1,2,2), imcontour(I,8) 直方图均衡化的 Matlab 实现 直方图均衡化的 Matlab 实现 3. imadjust 函数 格式： J=imadjust(I, ［ low high ］ , ［ bottom top ］ , gamma) newmap=imadjust(map, ［ low high ］ , ［ bottom top ］ , gamma) 说明： J=imadjust(I, ［ low high ］ , ［ bottom top ］ , gamma) 返回图 像 I 经直方图调整后的图像 J ， gamma 为校正量 γ ，［ low high ］为原 图像中要变换的灰度范围，［ bottom top ］指定了变换后的灰度范围； newmap=imadjust(map, ［ low high ］ , ［ bottom top ］ , gamma) 调 整索引色图像的调色板 map 。此时若［ low high ］和［ bottom top ］ 都为 2 × 3 的矩阵，则分别调整 R 、 G 、 B 3 直方图均衡化的 Matlab 实现 例 4.6 调整图像的对比度，调整前后的图像见图 clear all I=imread(′pout.tif′); J=imadjust(I, ［ 0.3 0.7 ］ , ［ ］ ); subplot(121), imshow(I) subplot(122), imshow(J) figure, subplot(121), imhist(I) subplot(122), imhist(J) 直方图均衡化的 Matlab 实现 4. histeq 函数 说明： J ＝ histeq(I, hgram) 实现 了所谓“直方图规定化”，即将 原始图像 I 的直方图变换成用户 格式： 指定的向量 hgram 。 hgram 中的 J ＝ histeq(I, hgram) 每一个元素都在［ 0,1 ］中； J = J = histeq(I, n) histeq(I, n) 指定均衡化后的灰度 ［ J,T ］ = histeq(I, … ) 级数 n