三、histeq的原理和用法

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參考文檔：Image Processing Toolbox™ 6
User’s Guide

 

           作者：joy

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如果圖像的對比度太差，常用的方法就是灰度直方圖均衡化。在matlab中，能達到這個目的的函數就是histeq.那麼直方圖均衡化的原理是什麼呢？下面就主要講解一下： 

histeq的原理：

[MN]=size(H);

[counts,x]=imhist(H);%H是讀取的圖像，imhist是對圖像直方圖進行統計，其中count，是每個灰度值得個數，x代表灰度值。一般的，x=1:256

location=find(counts~=0);%找到所有像素個數不爲0的灰度級

MinCDF=min(counts(location));%找到包含個數最少的灰度級

for  j=1:length(location)

      CDF=sum(counts(location(1:j)));%計算各個灰度級像素個數累計分佈

      P=find(H==x(location(j)));%找到圖像中等於某個灰度級所有像素點所在位置

      H(P)=(CDF-MinCDF)/(M*N-MinCDF);%%利用灰度換算公式，修改所有位置上的像素值

end

簡單的說，就是將每個灰度值利用一個變換公式替換掉。

簡單的例子：

clc;clear;closeall;

H=imread('pout.tif');figure;subplot(121);imshow(H);%圖像應該是灰度圖，若圖像爲彩色圖，需要對每個通道進行計算

H=im2double(H);%這個是需要注意的地方，一定要變換成double類型

[MN]=size(H);

[counts,x]=imhist(H);%H是讀取的圖像，imhist是對圖像直方圖進行統計，其中count，是每個灰度值得個數，x代表灰度值。一般的，x=1:256

location=find(counts~=0);%找到所有像素個數不爲0的灰度級

MinCDF=min(counts(location));%找到包含個數最少的灰度級

for j=1:length(location)

   CDF=sum(counts(location(1:j)));%計算各個灰度級像素個數累計分佈

   P=find(H==x(location(j)));%找到圖像中等於某個灰度級所有像素點所在位置

   H(P)=(CDF-MinCDF)/(M*N-MinCDF);%%利用灰度換算公式，修改所有位置上的像素值

end

subplot(122);imshow(H)

print(gcf,'-djpeg',['1.jpg']);   % 保存爲jpg格式的圖片。

    如果用histeq就更簡單了：

    clc;clear;closeall;

    H=imread('pout.tif');figure;imshow(H);

    imhist(H);

    B=histeq(H);figure;imshow(B)

    imhist(B)