资源描述：
《直方图均衡化报告》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划直方图均衡化报告 医学图像处理实验报告 实验名称：直方图均衡化实验 姓名：gaojunqiang 学号：XX5405 班级：生医1001 指导教师：…… XX年6月5日 一、实验目的 1、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，显示灰度直方图，对 图象进行直方图均衡化处理，显示处理后图象及直方图，画出灰度变换曲线，并存储处理后图象。 二、实验原理 直方图均衡化处理的中心思想是
2、把原始图像的灰度直方图从比较集中目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化是一种自动调节图象对比度质量的算法，使用的方法是灰度级变换：s=T(r)。它的基本思想是通过灰度
3、级r的概率密度函数p(rk)，求出灰度级变换T(r). 灰度直方图的计算十分简单，依据定义在离散形式下有下面的公式成 立： p?k??nk,k?0,1,?L?1nnk为图像中出现sk级灰度的像素数，n是图像像素总数，nk 而即为频数。 计算累积直方图各项： knitk????p?i?,k?0,1,?L?1 i?0ni?0k 取整扩展： 映射对应关系：tk?intL[?(1)tk?]k?tk 三、实验代码及结果 直方图均衡化实验代码： clc; closeall; clearall; Im
4、ag=imread(''); figure() imshow(Imag),title('原图像'); ImagGray=rgb2gray(Imag); figure()目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 imshow(ImagGray),title('灰度图像'); [r,c]=size(ImagGray
5、); %统计灰度直方图 GrayPixNum=zeros(1,255); fori=1:r forj=1:c GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))=GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))+1; end end %对灰度直方图进行归一化 GrayPixPro=GrayPixNum./(r*c); figure() plot(GrayPixPro),title('图像直方图'); %-----------------------------------------
6、------------------ %-----------------------直方图均衡化------------------------ %----------------------------------------------------------- %直方图累加目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训
7、计划 GrayAdd=zeros(1,255); GrayAdd(1,1)=GrayPixPro(1,1); fori=2:255 GrayAdd(1,i)=GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i); end NewGray=round(GrayAdd.*254.+); NewGrayPro=zeros(1,255); fori=1:255 GrayTemp=NewGray(1,i); NewGrayPro(1,GrayTemp)=NewGrayPro(1,GrayTemp)+
8、GrayPixPro(1,i); end figure() plot(NewGrayPro.*(r*c)),title('均衡化直方图'); %有均衡化直方图和映射关系得到均衡化的图像 NewImag=zeros(r,c); fori=1:r forj=1:c NewImag(i,j)=NewGray(1,ImagGray(i,
