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《灰度图像直方图均衡化变换函数算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、灰度图像直方图均衡化变换函数算法方案一：1)灰度图像直方图均衡化算法步骤：1、列出原始图像和变换后图像的灰度级I：j=0,1,-L-1,其中L是灰度级的个数；2、统计原始图像个灰度级的像素个数Ni;3、计算原始图像直方图：p(i)=Ni/N,N为原始图像像素总数；4、计算累计直方图Pj=》p(k),k二0,l・・・j；5、利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四舍五入：j=INT[(L-l)Pj+0.5];6、确定灰度变换关系i->j,据此将原图像的灰度值f(m,n)=i修正为g(m,n)=j;7、统计变换后各
2、灰度级的像素个数Nj；8、计算变换后图像的直方图p(j)二Nj/N;2)m文件I=imread('football.jpg1);1=1(:,:,1);[mzn]=size(I);num=m*n;pre_mat=zeros(1,256);aft_mat=zeros(1,256);fori=l:mforj=l:npre_mat(I(izj)+1)=pre_mat(I(izj)+1)+1;endendaft_mat(I)=aft_mat(I)/num;fork=2:256s(k)=pre_mat(k)/num;aft
3、_mat(k)=aft_mat(k-l)+s(k);endM=zeros(叫n);aft_mat=aft_mat*255;fori=l:mforj=l:nM(izj)=aft_mat(I(i,j)+1);endendJ=uint8(M)subplot(3,2fl)imshow(I);图1均衡化处理对比1.原始图像T;subplot(3,2,2)imhist(I);title(*2.原始图像直方图');subplot(3,2^3)imshow(J);title(!3.均衡化图像')；subplot(3,2,4)i
4、mhist(J);title「4•均衡化图像直方图*);A=histeq(I);subplot(3,2^5)imshow(A);title(*5.系统均衡化图像T;subplot(3,2,6)imhist(A);title「6・系统均衡化图像直方图1)经实际验证：该方案对黑白图片均衡化处理有较好的效果。不能正确的处理彩色图像。如上例中所示：该方案先将彩色图像转换成黑白图像，再对其均衡化处理。为了良好的处理彩色图像，设计方案二如下所示：方案二PS=imread(*football.jpg');%读入JPG彩色图像
5、文件subplot(3,2,1);imshow(PS);%显不图像title(*原始彩色JPG图像1)imwrite(rgb2gray(PS),1PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS);%灰度花后的数据存入数组$绘制直方图[m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量fork=0:255GP(k+l)=length(find(PS==k))/(m*n)；%计算每级灰度出现的概率，并将其存入GP
6、中相应位置endsubplot(3,2,2),bar(0:255,GPZ)%绘制直方图title(*原图像直方图Jylabel(f出现概率1)%直方图均衡化Sl=zeros(1,256);fori=l:256forj=l:isi(i)=GP(j)+Sl(i);endendS2=round((Sl*256)+0.5);fori=l:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));endsubplot(3,2,3)fbar(0:255,GPeq,fb1)title(*均衡化后的直方图1)ylabel
7、(*出现概率')axis([025500・025])%图像均衡化PA=PS;fori=0:255PA(find(PS==i))=S2(i+1);endsubplot(3’2,4)fimshow(PA)title(*均衡化后图像Jimwrite(PAZ1PicEqual.bmp1);%计算Sk%将$1＜归到相近级的灰度%计算现有每个灰度级岀现的概率%显示均衡化后的直方图%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素%显示均衡化后的图像K=histeq(PS);subplot(3,2,5),imhist(K);咎显示系统
8、均衡化处理图像的直方图title(係统均衡化图像直方图，)ylabel(1tB现个数')subplot(3,2/6)imshow(K);%显示系统自带均衡化函数才处理的图像title(!系统均衡化图像TfflBtt■方H!300002fi-vs系據均荷化用a该方案针对彩色图像,图2彩色图像均衡化对比不能处理黑白图像。
