DIP关键算法-直方图均衡化

最新推荐文章于 2024-08-07 19:48:08 发布

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#直方图均衡化

直方图均衡化通过变换函数修正图像直方图，使其变得均匀，从而提高图像的视觉效果。该过程旨在重新调整图像亮度，使亮度分布更加均匀。在MATLAB中实现这一算法，能更直观地理解其工作原理。参考链接提供详细代码。

　　直方图均衡化中均衡的含义指图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，而均衡化则是将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，使图像看起来更清晰。即直方图均衡化的本质就是找到合理的映射，将原图像中的亮度重新调整，以使亮度的分配更加均匀。matlab实现如下，结合代码来看思路更加清晰。　　

%直方图均衡化  
I = imread('rice.png');  
[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;  
NumPixel = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级  
for i = 1:height