求一段MATLAB图像批量处理和数据的存储的代码

Posted 2023-04-04

给你个例子吧，之前编写的一个程序的部分代码：
for
i=1:13
url=strcat('gradien',num2str(i),'.bmp');
%即读取路径/gradient/下的图像
imoving=imread(url); 参考技术A 提供以下函数使用：
sprintf()，可以根据你的输入打印出一个字符串，你可以定义一个计数变量来指定输出文件名
xlswrite()输出到excel文档中

写一段代码画出一个图像的灰度直方图（不能用MATLAB自带的imhist函数），并作直方图均衡化处理。

写一段代码画出一个图像的灰度直方图（不能用MATLAB自带的imhist函数），并作直方图均衡化处理。

1、先求出给定图片的直方图。

2、直方图均衡化处理的公式，其中，v和u分别代表图像的高和宽。

3、为此，写出代码是：pic[i,j]=(255)/(u*v)*sum(c[:int(img[i,j])])。

4、均衡化的图片如下。

5、画出均衡化图片的直方图。

6、均衡化前后，图片对比一下。做图像减法：pic-img。

参考技术A clear all;

I = imread('1.jpg'); 
I=rgb2gray(I);  %灰度化
 
%绘制直方图 
[m,n]=size(I); 
GP=zeros(1,256);
for k=0:255 
     GP(k+1)=length(find(I==k))/(m*n);  %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP
 end 

%三，直方图均衡化 
S1=zeros(1,256); 
for i=1:256
    for j=1:i 
          S1(i)=GP(j)+S1(i);
    end 
end 
S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 
for i=1:256 
    GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率 
end 
figure;
subplot(221);bar(0:255,GP,'b');  
title('原图像直方图') 

subplot(222);bar(0:255,GPeq,'b') 
title('均衡化后的直方图') 

X=I;
for i=0:255
    X(find(I==i)) = S2(i+1);
end

subplot(223);imshow(I);
title('原图像') ;
subplot(224);imshow(X);
title('直方图均衡后的图像');

本回答被提问者采纳 参考技术B %% 灰度均衡化函数 自编
i = rgb2gray(imread('lena.png'));
matlab_i=histeq(i);
for j=1:1:256
num_j(j)=max(size(find(j-1==i)));
end
for op=1:1:size(i,1)
for pk=1:1:size(i,2)
gray=i(op,pk,1);
gray1=sum(num_j(1:gray+1))/(size(i,1)*size(i,2))*255;
custom_i(op,pk,1)=uint8(round(gray1));
end
end

figure;
subplot(231),imshow(i);title('原图灰度化');
subplot(234),imhist(i);
subplot(232),imshow(matlab_i);title('matlab灰度均衡');
subplot(235),imhist(matlab_i);
subplot(233),imshow(custom_i);title('自定义灰度均衡');
subplot(236),imhist(custom_i);