MATLAB-练习程序，直方图均衡化

1. 直方图均衡化介绍自我感觉书上讲的很清楚,直接把截图贴上了. 在进行直方图均值化的过程如下读入图像对每个通道分别统计像素值[0,255]出现的次数.对每个通道分别求像素值[0,255]出现的概率,得到概率直方图.对每个通道分别求像素值[0,255]概率的前缀和,得到累计直方图.对每个通道根据累计直方图分别求像素映射函数.对每个通道完成每个像素点的映射.输出直方图均衡化的图像.2.代码(MATLAB) 1 %直方图均衡化 2 I = imread('D:/picture/girl.jpg'

matlab 直方图均衡化

原理: 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法: 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为:s=T(r); 为便于实现,可以用查找表(look-up table)的方式存储,即:原始的灰度作为查找表的索引,表中的内容是新的灰度值. 其次,直方图均衡化是图像增强的一种基本方法,可提高图像的对比度,即:将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大(整个灰度级范围内)的范围. 目的是在得到在整个灰度级范围内具有均匀分布的图像. 所以,当输入:直方图H(r)[此处指每个灰度级占有的像素数]

(转)matlab练习程序（HOG方向梯度直方图）

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

直方图均衡化的计算以及MATLAB实现

直方图均衡,这里不写公式,只看怎么算一.手算直方图均衡例如一个矩阵 \[源矩阵= \left[ \begin{matrix} 4&4&4&4&4&4&4&0\4&5&5&5&5&5&4&0\4&5&6&6&6&5&4&0\4&5&6&7&6&5&4&0\4&5&6&

基于matlab的直方图均衡化代码

2007-04-15 20:15 clear all %一,图像的预处理,读入彩***像将其灰度化 PS=imread('1.jpg'); %读入JPG彩***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***片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);

直方图均衡化(matlab)

对图像(灰度图)进行直方图均衡化主要有一下几个步骤: 1.计算各个灰度值(0-255)出现的次数 2.计算各个灰度值的累积分布率 2.根据累积分布率计算出原来各灰度值的均衡化之后的新的值 %直方图均衡化 clear; I = imread('1.bmp'); [height,width] = size(I); figure subplot(221) imshow(I)%显示原始图像 subplot(222) imhist(I)%显示原始图像直方图 %进行像素灰度统计; s = zeros(1,2

图像处理------直方图均衡化

一.直方图均衡化数学推导直方图均衡化的总体思想:首先考虑连续函数并且让变量r代表待增强图像的灰度级,假设被归一化到区间[0,1],且r=0表示黑色及r=1表示白色.然后再考虑一个离散公式并允许像素值在区间[0,L-1]内. 对于连续函数而言,假设其变换函数为 s=T(r), 0=<r<=1 在原始图像中,对于每一个像素值r产生一个灰度值s.其中,变换函数要满足以下条件: (1)T(r)在区间中为单值且单调递增.这是为了保证其逆函数的存在,并且输出图像从黑到白顺序增加: (2)当0=<

python实现直方图均衡化，理想高通滤波与高斯低通滤波

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库实验代码代码首先贴在这里,仅供

直方图均衡化会造成灰度级的合并【伪轮廓】

均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布.均衡化图象的动态范围扩大了,但其本质是扩大了量化间隔,而量化级别反而减少了, 因此,原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同,形成了一片的相同灰度的区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮廓. 如果原始图像对比度本来就很高,如果再均衡化则灰度调和,对比度降低.在泛白缓和的图像中,均衡化会合并一些象素灰度,从而增大对比度.均衡化后的图片如果再对其均衡化,则图像不会有任何变化. 灰度直方图均衡化的算法,简单地说,就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理,求每种灰

数字图像处理-----直方图均衡化

直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果. 直方图是表示数字图像中每一灰度出现频率的统计关系.直方图能给出图像灰度范围.每个灰度的频度和灰度的分布.整幅图像的平均明暗和对比度等概貌性描述.灰度直方图是灰度级