图像直方图均衡化——提升图像对比度的强大工具

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图像直方图均衡化是提升图像对比度的技术,通过分布像素灰度来增强图像细节。本文介绍了其原理和MATLAB实现,帮助理解并应用此技术,以改善图像视觉效果。

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图像直方图均衡化是一种常用的数字图像处理技术,用于增强图像的对比度。通过重新分配图像中像素的灰度级,使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布,从而增强图像的细节信息。本文将介绍图像直方图均衡化的原理,并提供MATLAB源代码示例,帮助读者理解和应用该技术。

直方图均衡化的原理
图像直方图是描述图像中各个灰度级出现频率的统计图。直方图均衡化的目标是将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式,使得图像中的像素灰度级尽可能地覆盖整个灰度范围。这样做的好处是可以增强图像的对比度,使得图像细节更加清晰可见。

图像直方图均衡化的步骤如下:

  1. 统计原始图像的直方图:遍历图像的每个像素,统计每个灰度级出现的频率。

  2. 计算累积直方图:对原始直方图进行累加操作,得到累积直方图。累积直方图表示每个灰度级及其之前所有灰度级的频率总和。

  3. 计算均衡化后的灰度级:将累积直方图的值归一化到[0,255]的范围,得到均衡化后的灰度级。

  4. 映射原始图像到均衡化后的灰度级:遍历原始图像的每个像素,将其灰度级映射到均衡化后的灰度级。

MATLAB实现示例
下面是使用MATLAB实现图像直方图均衡化的示例代码:

% 读取原始图像
originalImage = imread
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