偏度平衡滤波算法及其在Matlab中的实现

偏度平衡滤波算法是一种用于图像增强和去噪的技术。它基于对图像中的像素值分布进行分析，通过调整像素值的偏度（skewness）来实现对图像的平衡处理。在本文中，我们将介绍偏度平衡滤波算法的原理，并提供在Matlab中实现该算法的代码示例。

1. 偏度平衡滤波算法原理
   偏度是描述概率分布形态的统计量，用于衡量数据分布的不对称性。在图像处理中，像素值的偏度可以用来识别图像中的亮度偏差。具体而言，当图像存在明显的偏斜分布时，亮度值分布的峰度（kurtosis）将偏离正态分布，从而导致图像的亮度不均匀。

偏度平衡滤波算法旨在通过对图像的像素值进行调整，使其符合正态分布，从而实现图像的亮度平衡。算法的主要步骤如下：

• 计算图像的像素值分布，并计算亮度的偏度。
• 根据亮度偏度的值，确定需要进行亮度调整的像素范围。
• 对于需要调整的像素，根据其原始亮度值和目标亮度值之间的差异，进行亮度的平衡处理。
• 将调整后的像素值重新映射到合适的范围，以保持图像的对比度。

2. 在Matlab中实现偏度平衡滤波算法
   下面是一个在Matlab中实现偏度平衡滤波算法的示例代码：