3-Matlab自带函数和自编写的函数对图像直方图均衡化对比.doc
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%函数功能，画出图像的直方图，并对图像进行直方图均衡
%图像增强
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image=imread(sea.jpg); %读入图片
tu=rgb2gray(image);% %将彩色图片转换为灰度图 240*497 元素取值0-255
J=histeq(tu);
perGray=zeros(1,256); %设置矩阵大小 原直方图各灰度级个数perGray
perGrayPro=zeros(1,256); %原直方图累计灰度级个数
new_perGray=zeros(1,256);
new_perGrayPro=zeros(1,256);
[h w]=size(tu);% 240*497
new_tu=zeros(h,w);
%计算原始直方图各灰度级像素个数perGray
for x=1:h
for y=1:w
perGray(1,tu(x,y))=perGray(1,tu(x,y))+1;%
end
end
%计算原始直方图perGrayPro，原直方图各灰度级像素个数归一化
perGrayPro=perGray./sum(perGray);%将原图个各灰度级的频数归一化作为频率
subplot(1,2,1);
plot(perGrayPro);
title(原图的灰度直方图);
xlabel(灰度值);ylabel(像素的概率密度);
subplot(1,2,2);
imhist(tu);
title(hist得到的原始图像的直方图) ;axis([0 255 0 2500]);
%%
%计算原始累计直方图
%利用累积分布函数作为映射关系，建立原图到新图的映射
for i=2:256
perGrayPro(1,i)=perGrayPro(1,i)+perGrayPro(1,i-1);
end
%计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系 %重点步骤
for i=1:256
t(1,i)=floor(254*perGrayPro(1,i)+0.5); %将原图累计直方图元素 化为0-255作为新图的像素值
end
%%
%统计新直方图各灰度级像素个数new_perGray
for i=1:256
new_perGray(1,t(1,i)+1)=new_perGray(1,t(1,i)+1)+perGray(1,i);
end
%计算新的灰度直方图new_perGrayPro
new_perGrayPro=new_perGray./sum(new_perGray);
figure();
subplot(1,2,1);
plot(new_perGrayPro);
title(均衡化后的灰度直方图);
xlabel(灰度值);ylabel(像素的概率密度);
subplot(1,2,2);
imhist(J);
title(用histeq得到的均衡化的的直方图); axis([0 255 0 2500]);
%%
%计算直方图均衡后的新图new_tu
for x=1:h
for y=1:w
new_tu(x,y)=t(1,tu(x,y));
end
end
%%
%输出原图和均衡后的图像
figure();
subplot(3,1,1);
imshow(tu,[]);
title(原图灰度图);
subplot(3,1,2);
imshow(new_tu,[]);
title(直方图均衡化后的图);
subplot(3,1,3);
imshow(J);
title(用histeq得到的均衡化的图像)
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