直方图均衡化及matlab实现
Posted chenjx85
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了直方图均衡化及matlab实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在处理图像时,偶尔会碰到图像的灰度级别集中在某个小范围内的问题,这时候图像很难看清楚。比如下图:
它的灰度级别,我们利用一个直方图可以看出来(横坐标从0到255,表示灰度级别,纵坐标表示每个灰度级别的像素出现个数)
可以看出,上图是由于灰度级过于集中,导致图片难以看清。
这时候我们可以把灰度级别“拉开”,使得灰度级多且分布均匀,让图片具有高对比度和多变的灰度色调。
那么如何拉开才能使得灰度级别占据从0到255的整一个范围呢?
我们可以先利用概率,计算出原图中每一个灰度级别的像素个数占所有像素个数的比例,然后比例逐个灰度级别地累加,接着把累加比例乘以256,得出该灰度级别“拉开”之后应该在哪一个级别。
举一个例子,假设一张图片像素点对应的矩阵为
f=[100,100,100,100,100;
110,110,110,110,110;
120,120,120,120,120;
130,130,130,130,130;
140,140,140,140,140];
那么我们可以看到灰度级别为100的像素个数的比例为1/5,那么现在灰度级别应该改为round(1/5*256-1)。之所以-1是因为灰度级从0到255,取整是因为灰度级均为整数。
接下来110所占比例也是1/5,累加比例变成2/5,所以灰度级别应该是round(2/5*256-1)。
120对应的累加比例为3/5,就应该是round(3/5*256-1)
……
如此,就可以把灰度级拉开。拉开后直方图如下:
最后效果如下
最后附上matlab代码:
clear all; clc; close all; f=imread(\'zftjhh1.jpg\'); [m,n,d]=size(f);%灰度图1维,彩色图3维 if d==1 f1=f;%复制后新的图片f1,作为改变后的图片 elseif d==3 f=rgb2gray(f); f1=f; end figure imhist(f) [count,x]=imhist(f);%count表示每个灰度级别有多少个像素,x表示有多少个灰度级别 PDF=count/(m*n);%PDF表示每个灰度级别出现的概率,一共有256行 CDF=cumsum(PDF);%CDF表示逐行相加的概率,也就是累加概率 for i=1:256 xiangsuxushu=find(f==i);%原本灰度级别为i的像素在第几位 changdu=length(xiangsuxushu); for j=1:changdu f1(xiangsuxushu(j))=round(CDF(i)*256-1);%每一个原本灰度级别为i的像素, %灰度级别改为累加出现概率*256 %再取整 end end figure imhist(f1) figure imshow(f1)
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以上是关于直方图均衡化及matlab实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
图像增强及直方图均衡化在图像去雾上的应用(附matlab代码)
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