10、图像直方图处理与空间滤波技术详解

图像直方图处理与空间滤波技术详解

1. 直方图处理与函数绘图

在图像增强领域，直方图处理是一种重要的技术手段。通过直方图匹配，可以对图像的对比度进行有效调整。例如，使用 histeq 函数可以实现这一目的，其语法为 g = histeq(f, p) ，其中 f 是输入图像， p 是指定的直方图。

1.1 直方图匹配示例

假设我们有一张图像，经过直方图匹配处理后，其效果相较于普通的直方图均衡化有明显提升。从图 3.11 可以看出，指定的直方图与原始直方图相比变化相对较小，但却能显著改善图像的增强效果。图 3.11(b) 展示了直方图匹配后的结果，其直方图如图 3.11(c) 所示。该直方图的显著特征是其低端向灰度值较高的区域移动，更接近指定的形状，但向右的偏移程度不像图 3.10(d) 中那样极端，图 3.10(d) 对应的图 3.10(c) 图像增强效果较差。

1.2 自适应直方图均衡化函数 adapthisteq

adapthisteq 函数实现了所谓的对比度受限自适应直方图均衡化（CLARE）。与之前的方法不同，它不是对整个图像进行处理，而是将图像划分为多个小区域（称为瓷砖），对每个瓷砖分别进行直方图指定处理，然后使用双线性插值将相邻瓷砖合并，以消除人为产生的边界。该函数的语法为：

g = adapthisteq(f, param1, val1, param2, val2