圖像均衡化
? 圖像均衡化是一種圖像處理技術(shù)，它的目的是改善圖像的對(duì)比度。
? 具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于一張圖像，其直方圖就是統(tǒng)計(jì)圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)的圖像。通常情況下，圖像的直方圖會(huì)呈現(xiàn)不平衡的狀態(tài)，即圖像的某些灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)很多，而其它灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)很少。這樣的圖像在顯示時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)對(duì)比度差的問(wèn)題，使得圖像看起來(lái)比較暗或者模糊。
? 圖像均衡化就是對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡，使得圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)更加平均。這樣，圖像的對(duì)比度就會(huì)得到提高，圖像看起來(lái)就會(huì)更加清晰。
? 在 Matlab 中可以使用
histeq函數(shù)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行均衡化。該函數(shù)會(huì)對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行均衡，使得圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的概率相同。
% 讀入圖像
I = imread('Jo.jpg');
% 對(duì)圖像進(jìn)行均衡化
I_eq = histeq(I);
% 顯示原圖像和均衡化后的圖像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原圖像');
subplot(1,2,2);
imshow(I_eq);
title('均衡化后的圖像');
注意，
histeq函數(shù)的輸入和輸出都是灰度圖像。如果你的圖像是彩色圖像，那么可以先將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后再使用histeq函數(shù)進(jìn)行均衡化。例如：
% 讀入圖像
I = imread('Jo.jpg');
% 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
I_gray = rgb2gray(I);
% 對(duì)圖像進(jìn)行均衡化
I_eq = histeq(I_gray);
% 顯示原圖像和均衡化后的圖像
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('原圖像');
subplot(1,3,2);
imshow(I_gray);
title('灰度圖像');
subplot(1,3,3);
imshow(I_eq);
title('均衡化后的圖像');
% 讀入圖像
I = imread('Jo.jpg');
% 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
I_gray = rgb2gray(I);
% 對(duì)圖像進(jìn)行均衡化
I_eq = histeq(I_gray);
% 顯示原圖像和均衡化后的圖像
subplot(2,2,1);
imshow(I_gray);
title('灰度圖像');
subplot(2,2,2);
imhist(I_gray);
title('灰度直方圖');
subplot(2,2,3);
imshow(I_eq);
title('均衡化圖像');
subplot(2,2,4);
imhist(I_eq);
title('均衡化直方圖');?
觀察可以發(fā)現(xiàn)灰度值變得平均，不會(huì)讓灰度聚在某一區(qū)域使得圖像看起來(lái)比較暗或者模糊。這里圖像變亮。
直方圖規(guī)定化
? 直方圖規(guī)定化是一種圖像處理技術(shù)，它的目的是使圖像的直方圖呈現(xiàn)特定的形狀。
? 具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于一張圖像，其直方圖就是統(tǒng)計(jì)圖像中各灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)的圖像。通常情況下，圖像的直方圖會(huì)呈現(xiàn)不平衡的狀態(tài)，即圖像的某些灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)很多，而其它灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)很少。直方圖規(guī)定化的目的就是使圖像的直方圖呈現(xiàn)特定的形狀，通常情況下是使其呈現(xiàn)平坦的形狀。
? 直方圖規(guī)定化的具體做法是，首先計(jì)算出圖像的直方圖，然后根據(jù)直方圖計(jì)算出每個(gè)灰度級(jí)的累計(jì)分布函數(shù)，再根據(jù)累計(jì)分布函數(shù)計(jì)算出新的灰度級(jí)，最后將圖像中每個(gè)像素的灰度級(jí)替換為對(duì)應(yīng)的新灰度級(jí)。
? 注意，直方圖規(guī)定化和圖像均衡化是有區(qū)別的。圖像均衡化的目的是提高圖像的對(duì)比度，而直方圖規(guī)定化的目的是使圖像的直方圖呈現(xiàn)特定的形狀。
% 讀入圖像
I = imread('Jo.jpg');
% 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
I_gray = rgb2gray(I);
hgram=50:2:250
% 對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)定化
I_eq = histeq(I_gray,hgram);
% 顯示原圖像和規(guī)定化后的圖像
subplot(2,2,1);
imshow(I_gray);
title('灰度圖像');
subplot(2,2,2);
imhist(I_gray);
title('灰度直方圖');
subplot(2,2,3);
imshow(I_eq);
title('規(guī)定化圖像');
subplot(2,2,4);
imhist(I_eq);
title('規(guī)定化直方圖');
控制臺(tái)：
列 1 至 21
50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90
列 22 至 42
92 94 96 98 100 102 104 106 108 110 112 114 116 118 120 122 124 126 128 130 132
列 43 至 63
134 136 138 140 142 144 146 148 150 152 154 156 158 160 162 164 166 168 170 172 174
列 64 至 84
176 178 180 182 184 186 188 190 192 194 196 198 200 202 204 206 208 210 212 214 216
列 85 至 101
218 220 222 224 226 228 230 232 234 236 238 240 242 244 246 248 250?也可以使用期望圖像直方圖來(lái)規(guī)定化：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-757082.html
% 讀入圖像
I = imread('D1.jpg');
% 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
I_gray = rgb2gray(I);
I_match=imread('D2.jpg');%期望圖像
I_mgray=rgb2gray(I_match);
[hgram,x]=imhist(I_match);
% 對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)定化
I_eq = histeq(I_gray,hgram);
subplot(3,2,1);
imshow(I_mgray);
title('期望圖像');
subplot(3,2,2);
imhist(I_mgray);
title('期望圖像直方圖');
% 顯示原圖像和規(guī)定化后的圖像
subplot(3,2,3);
imshow(I_gray);
title('灰度圖像');
subplot(3,2,4);
imhist(I_gray);
title('灰度直方圖');
subplot(3,2,5);
imshow(I_eq);
title('規(guī)定化圖像');
subplot(3,2,6);
imhist(I_eq);
title('規(guī)定化直方圖');
文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-757082.html
到了這里，關(guān)于數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)（直方圖均衡化&規(guī)定化）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
