直方圖均衡化有以下幾個好處：

1. 增強(qiáng)圖像對比度：直方圖均衡化可以通過重新分配像素值來增強(qiáng)圖像的對比度。這可以使得圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰可見，從而提高圖像的質(zhì)量和可讀性。

2. 均衡化圖像亮度：直方圖均衡化可以將圖像的亮度均衡化，使得圖像的整體亮度更加均勻，從而避免了圖像中出現(xiàn)過亮或過暗的區(qū)域。

3. 提高算法效果：直方圖均衡化可以改善圖像的質(zhì)量和可讀性，從而提高了圖像處理算法的表現(xiàn)。例如，在圖像分割、目標(biāo)檢測和人臉識別等應(yīng)用中，直方圖均衡化可以提高算法的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4. 簡單易實(shí)現(xiàn)：直方圖均衡化是一種簡單而有效的圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)起來非常容易。因此，它被廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，特別是在計算機(jī)視覺和圖像分析領(lǐng)域。

總之，直方圖均衡化是一種非常有用的圖像處理技術(shù)，它可以提高圖像的質(zhì)量和可讀性，同時也可以提高圖像處理算法的效果。

?imhist()

imhist()是MATLAB中的一種圖像處理函數(shù)，用于計算和繪制圖像的直方圖。該函數(shù)可以幫助用戶了解圖像中各個灰度級的像素數(shù)量分布情況，以便進(jìn)行灰度級調(diào)整、對比度增強(qiáng)和圖像分割等操作。

imhist()函數(shù)的語法如下：

[N, X] = imhist(I, nbins)

其中，I表示輸入圖像，nbins表示直方圖中的bin數(shù)。函數(shù)會返回一個長度為nbins的向量N，其中N(i)表示圖像中灰度值等于i的像素數(shù)量；另一個向量X表示各個bin的灰度值范圍。

除了計算直方圖外，imhist()函數(shù)還可以繪制直方圖，以便更直觀地了解圖像的灰度分布情況。繪制直方圖的語法如下：

imhist(I, nbins)

imhist()函數(shù)的返回值為空，函數(shù)會在新的圖像窗口中繪制直方圖。用戶還可以通過一些可選參數(shù)來控制直方圖的樣式和顯示方式，例如調(diào)整線條顏色、線型、透明度和坐標(biāo)軸刻度等。

總之，imhist()函數(shù)是一種非常有用的圖像處理函數(shù)，它可以幫助用戶快速計算和可視化圖像的直方圖，從而更好地理解和分析圖像的灰度級分布情況。

imadjust()

imadjust()是MATLAB中的一種圖像處理函數(shù)，用于對圖像進(jìn)行灰度值調(diào)整。該函數(shù)可以對輸入圖像的灰度值進(jìn)行線性或非線性變換，以便將其調(diào)整到期望的輸出范圍內(nèi)。imadjust()函數(shù)的語法如下：

J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)

其中，I表示輸入圖像，J表示輸出圖像。[low_in high_in]指定輸入圖像中需要進(jìn)行調(diào)整的灰度值范圍，[low_out high_out]指定輸出圖像中需要映射到的灰度值范圍。gamma是一個可選參數(shù)，用于指定非線性調(diào)整的程度。

imadjust()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)以下幾種功能：

1. 灰度值拉伸：將輸入圖像的像素值映射到輸出圖像的灰度值范圍內(nèi)，以增強(qiáng)圖像的對比度和亮度。

2. 直方圖均衡化：將輸入圖像的直方圖進(jìn)行均衡化，以使得輸出圖像中各個灰度級出現(xiàn)的概率盡可能接近。

3. 對數(shù)變換：對輸入圖像的灰度值進(jìn)行對數(shù)變換，以便將灰度值范圍較大的區(qū)域展開，使得圖像細(xì)節(jié)更加清晰可見。

4. 伽馬校正：對輸入圖像的灰度值進(jìn)行非線性變換，以調(diào)整圖像的亮度和對比度。

其中，參數(shù)I是需要進(jìn)行對比度和亮度調(diào)整的原始圖像；[low_in high_in]是輸入圖像中需要拉伸的最低和最高像素值；[low_out high_out]是輸出圖像中對應(yīng)的像素值；gamma是伽馬校正因子，用于控制輸出圖像的亮度范圍。

總之，imadjust()函數(shù)是一種非常有用的圖像處理函數(shù)，它可以幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)各種灰度值調(diào)整操作，從而提高圖像質(zhì)量和可讀性。

?

舉例

1.將單幅的直方圖劃分為四種灰度級顯示

I=imread('pollen.jpg');
f=rgb2gray(I);
subplot(3,2,1),imshow(f),title('原圖');
subplot(3,2,3),imhist(f,256),title('劃分256個灰度級');
subplot(3,2,4),imhist(f,128),title('劃分128個灰度級');
subplot(3,2,5),imhist(f,64),title('劃分64個灰度級');
subplot(3,2,6),imhist(f,32),title('劃分32個灰度級');

????????通過將同一幅直方圖分為不同的灰度級顯示，觀察縱坐標(biāo)軸，可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)灰度級劃分的越多，直方圖越密集，單個灰度等級上的像素數(shù)就越少；當(dāng)灰度級劃分的越少，直方圖越稀疏，單個灰度等級上的像素數(shù)就越多。

?2.四種不同狀態(tài)的pollen.jpg觀察均衡化前后的直方圖

I=imread('pollen.jpg');
I1=imadjust(I,[0.1 0.4],[],1);
I2=imadjust(I,[],[0.2 0.5],1);
I3=imadjust(I,[],[],0.3);
I4=imadjust(I,[],[],1.2);
f1=rgb2gray(I1);
Ieq1=histeq(f1);
f2=rgb2gray(I2);
Ieq2=histeq(f2);
f3=rgb2gray(I3);
Ieq3=histeq(f3);
f4=rgb2gray(I4);
Ieq4=histeq(f4);
subplot(4,4,1),imshow(f1),title('高對比度');
subplot(4,4,2),imhist(f1,256),title('高對比度直方圖');
subplot(4,4,3),imshow(Ieq1),title('均衡化');
subplot(4,4,4),imhist(Ieq1,256),title('均衡化直方圖');
subplot(4,4,5),imshow(f2),title('低對比度');
subplot(4,4,6),imhist(f2,256),title('低對比度直方圖');
subplot(4,4,7),imshow(Ieq2),title('均衡化');
subplot(4,4,8),imhist(Ieq2,256),title('均衡化直方圖');
subplot(4,4,9),imshow(f3),title('高亮度');
subplot(4,4,10),imhist(f3,256),title('高亮度直方圖');
subplot(4,4,11),imshow(Ieq3),title('均衡化');
subplot(4,4,12),imhist(Ieq3,256),title('均衡化直方圖');
subplot(4,4,13),imshow(f4),title('低亮度');
subplot(4,4,14),imhist(f4,256),title('低亮度直方圖');
subplot(4,4,15),imshow(Ieq4),title('均衡化');
subplot(4,4,16),imhist(Ieq4,256),title('均衡化直方圖');

????????通過觀察四種狀態(tài)pollen.jpg的均衡前直方圖可以得到：高對比的的圖像灰度分布較寬（單個灰度級上的像素數(shù)更少），因?yàn)楦邔Ρ榷染鸵馕吨诘母谇野椎母?，使得灰度等級被加寬；低對比度的圖像灰度分布較窄（單個灰度級上的像素數(shù)更多），因?yàn)榈蛯Ρ榷染鸵馕吨诘淖儼浊野椎淖兒冢沟没叶鹊燃壉粔嚎s；高亮度的圖像每個灰度都變白，低亮度的圖像每個灰度等級都變黑，因此在直方圖上高亮度與低亮度圖像的灰度分布形狀相似。

????????通過觀察四種狀態(tài)pollen.jpg的均衡后直方圖可以得到：對比度高的圖作直方圖均衡化處理前后得到的圖像變化不大，因?yàn)榫饣瘯瓕捪袼氐幕叶确植?，而高對比度意味著灰度寬度本就較寬即細(xì)節(jié)更豐富，因此對高對比度的圖像做均衡化處理就不會差生太大的差異。而低對比度、高亮度與低亮度三種圖片做均衡化后相對于均衡化前就會產(chǎn)生較大的差異，即均衡化前圖片細(xì)節(jié)不清晰但均衡化后比度更高也就使細(xì)節(jié)更清晰，亮度分布更均勻。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-713483.html

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