直方图均衡化及Matlab实现

文章目录

直方图均衡化

直方图均衡化是一种图像增强 技术,主要用于增强图像的对比度 ,特别是当图像的有用数据的对比度接近时效果显著。通过改变图像的直方图分布,直方图均衡化能够使图像的灰度值更加接近均匀分布,从而增加图像的整体对比度。‌

关键点及思路

直方图均衡化有两个关键点:

  • 像素的强度顺序不变,也就是说经过一个灰度映射函数后,原本低强度值的像素依然比原本高强度值的像素强度低,即单调递增
  • 变换后像素的直方图是接近均匀的,即每个等间隔灰度范围的像素个数基本相等。

这里不列举公式了(看也看不懂...),基于这两个关键点,直方图均衡化的思路其实很简单,就是基于原图像素灰度的累计概率分布(CDF)与变换后图像的累计概率分布((CDF))保持一致 ,只是变换后的图像灰度范围是0-255,一般要比原图的灰度范围广。这样就达到了把原图的一小部分的灰度范围以一种近似均匀的方式扩散到整个0-255灰度范围。

Matlab实现
matlab 复制代码
clc;clear;close all;

%%调用自定义函数进行直方图均衡化
imageName = 'lena.png';
img = imread(imageName);
histeq_img = hisuni(img);
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(histeq_img);
title('直方图均衡化图像');

%%绘制直方图
subplot(1,2,1);
imhist(img);
title('原图直方图');
subplot(1,2,2);
imhist(histeq_img);
title('均衡化直方图');

function new_image = hisuni(image)
    % 直方图均衡化函数
    % 输入: image - 输入的灰度图像
    % 输出: new_image - 均衡化后的图像
    
    [m, n] = size(image);

    % 计算直方图
    [Counts, ~] = histcounts(image(:), 0:256)
    
    % 计算概率密度函数 (PDF)
    pdf = Counts/(m*n)
    
    % 计算累积分布函数 (CDF)
    cdf = cumsum(pdf)
    
    % 生成映射表
    mapping = uint8(cdf * 255)
    
    % 初始化新图像
    new_image = zeros(size(image), 'uint8');
    
    % 对每个像素值进行映射
    for idx = 1:255
        new_image(image == idx - 1) = mapping(idx);
    end
end

当然matlab中也有内置函数histeq函数,直接对原图矩阵调用即可进行均衡化增强。

相关推荐
学术搬运工1 小时前
【珠海科技学院主办,暨南大学协办 | IEEE出版 | EI检索稳定 】2024年健康大数据与智能医疗国际会议(ICHIH 2024)
大数据·图像处理·人工智能·科技·机器学习·自然语言处理
大凝的IC进阶之路3 小时前
ISP——你可以从这里起步(二)
图像处理·isp·isp算法
新手小白勇闯新世界3 小时前
深度学习知识点5-马尔可夫链
人工智能·深度学习·计算机视觉
LittroInno5 小时前
TofuAI处理BT1120时序视频要求
深度学习·计算机视觉·tofu
Seeklike5 小时前
OpenCV图像预处理
人工智能·opencv·计算机视觉
哈听星7 小时前
解非线性方程组
数学建模·matlab
亚图跨际8 小时前
MATLAB和R及Python伪时间分析
python·matlab·r语言·伪时间分析
goomind8 小时前
YOLOv11实战宠物狗分类
人工智能·yolo·机器学习·计算机视觉·分类·聚类
Jurio.9 小时前
【SPIE出版,EI稳定检索】2024年信号处理与神经网络应用国际学术会议(SPNNA 2024,12月13-15日)
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·信号处理
fanxbl9579 小时前
LVQ 神经网络的 MATLAB 函数详解
人工智能·神经网络·matlab