局部直方图均衡化 Matlab版

最新推荐文章于 2022-10-10 03:00:00 发布

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#matlab 局部直方图均衡

本文介绍如何使用Matlab实现局部直方图均衡化。首先确定模板大小，然后扩展图像以处理边界问题。接着，从图像的第一个像素开始，使用模板进行点乘并进行局部直方图均衡化，将处理后的中心像素值赋给原图对应位置。最终得到的均衡化图像清晰度提高。

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步骤：1、确定模板大小 n*n

2、将图像进行扩展，因为对边界处的处理会使得图像无法与模板达到一一对应。

3、从图像的第一个像素开始，与模版点乘，点乘后的局部区域进行直方图均值化，并将局部的中心元素的作为图像的当前值

代码如下:

clear;
close all;
img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\复件 BN1121.bmp');
figure,imshow(img);
title('原始图像');

%构建模板
n=15;
model(1:n,1:n)=1;%a为n*n大小的模板，像素值为1
%对原图进行扩展，因为模板中心从图像的第一个像素开始，模板必然有点在图像外，无对应点，所以进行扩展，是的图像一一对应
imgTend=wextend('2D','sym',img,n);
tendTrans=double(imgTend);%变成double型便于后期的点乘计算
[row,col]=size(imgTend);%获取扩展后的图像的大小
tendTransTmp=tendTrans;
%model(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行，第c到d列的所有元素
for i=n+1:row-n
for j=n+1:col-n %因为进行了扩展，所以原图像的第一个像素在扩展后的图像中对应的是（n+1，n+1）这个点
modelResult=tendTrans(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*model(1:n,1:n);%在图像中取n*n大小，与模板对应点乘，生成点乘后的n*n大小的矩阵m
modelEpual=histeq(uint8