实验一图像的直方图均衡Word下载.docx
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一类是直接对比度增强方法;
另一类是间接对比度增强方法。
直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。
直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;
直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。
直方图均衡的缺点是:
1、变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;
2、某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。
三、实验步骤
1、利用matlab图像处理工具箱提供的函数进行均衡处理;
程序如下:
clear;
b=imread('
b.jpg'
);
subplot(2,2,1);
title('
sourceimage'
imshow(b);
subplot(2,2,2);
c=histeq(b);
imshow(c);
equationbysystemfunction'
[count,x]=imhist(b);
count=count./(256*256);
form=2:
256
count(m)=count(m)+count(m-1);
end
count=round(count*255+0.5);
form=1:
forn=1:
d(m,n)=count(b(m,n)+1);
end
d=mat2gray(d);
subplot(2,2,3);
imshow(d);
programbyown'
处理结果:
2、自己设计程序实现图像的直方图均衡;
PS=imread('
image.jpg'
%读入JPG彩色图像文件
imshow(PS)%显示出来
输入的彩色JPG图像'
)
imwrite(rgb2gray(PS),'
PicSampleGray.bmp'
%将彩色图片灰度化并保存
PS=rgb2gray(PS);
%灰度化后的数据存入数组
%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:
255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);
%计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置
figure,bar(0:
255,GP,'
b'
)%绘制直方图
原图像直方图'
xlabel('
灰度值'
ylabel('
出现概率'
%直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
fori=1:
forj=1:
i
S1(i)=GP(j)+S1(i);
%计算Sk
S2=round((S1*256)+0.5);
%将Sk归到相近级的灰度
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));
%计算现有每个灰度级出现的概率
255,GPeq,'
)%显示均衡化后的直方图
s=uint8(s);
d=uint8(d);
imshow(s);
source'
imhist(s);
histogramofsource'
dest'
subplot(2,2,4);
imhist(d);
histogramofdest'
处理结果
四、实验总结
图像的像素灰度变化是随机的,直方图的图形高低不齐,直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和。
均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。
均衡化图象的动态范围扩大了,但其本质是扩大了量化间隔,而量化级别反而减少了,因此,原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同,形成了一片的相同灰度的区域,各区域之间有明显的边界,从而出现了伪轮廓。
如果原始图像对比度本来就很高,如果再均衡化则灰度调和,对比度降低。
在泛白缓和的图像中,均衡化会合并一些象素灰度,从而增大对比度。
均衡化后的图片如果再对其均衡化,则图像不会有任何变化。
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- 实验 图像 直方图 均衡