matlab直方图均衡

 1 clear all;
 2 i=imread(‘cameraman.tif‘);
 3 figure;
 4 subplot(2,2,1);
 5 imshow(i);
 6 title(‘原始图像‘);
 7 subplot(2,2,2);
 8 imhist(i);
 9 title(‘直方图‘);
10
11 hi =histeq(i);
12 subplot(2,2,3);
13 imshow(hi);
14 title(‘均衡过后图像‘);
15 subplot(2,2,4);
16 imhist(hi);
17 title(‘均衡过后直方图‘);

时间: 2024-09-29 15:40:02

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Matlab图像处理系列1———线性变换和直方图均衡

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最基本的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

MATLAB 图像处理-线性变换和直方图均衡

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直方图均衡

直方图均衡化的目的是为了找到并应用一个点运算使得修正后图像的直方图近似于一个均匀分布.基本思想是对于一幅图像(原始直方图为h)找到并应用一种点运算,使得修正后的图像的直方图heq近似均匀分布,因此累计直方图Heq应该近似楔形.由于直方图是一个离散分布,均匀点运算只能移动和合并直方图条目,所以只能在整体上得到一个近似的解. 根据以上变换思想,所求的点运算可以从原始图像的累积直方图H中求得: 其中图像大小为M×N,像素取值范围为[0,K-1].用Matlab实现的代码如下所示: %% I = imr

MATLAB Image Processing Toolbox 官方文档

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限制对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE)

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

MATLAB中图像处理的一些简单函数

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