直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法：原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r);为便于实现，可以用查找表（look-up table）的方式存储，即：原始的灰度作为查找表的索引，表中的内容是新的灰度值。 其次，直方图均衡化是图像增强的一种基本方法，可提高图像的对比度，即：将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大（整个灰度级范围内）的范围。目的是在得到在整
一、用法 histeq是Matlab中的一个工具箱函数。其调用格式为：f1 = histeq(f,n)
[f1,T] = histeq(f,n) 其中，f为输入图像，n为指定直方图均衡化后的灰度级数（若n为向量，且长度小于等于f的灰度级数，则此时为直方图规定化映射，映射灰度区间为n），f1为输出均衡化之后的图像，T为变换矩阵，且存在下列关系：[m,n]=size(f);
fI=imhist(f);
中国史之【百家争鸣】： 春秋战国时期，知识分子中不同学派及各家族流派之间争芳斗艳的学术局面。这是中国思想、学术发展的黄金时期，史称“百家争鸣”。 【路漫漫其修远兮，吾将上下而求索】今天介绍图像的直方图均衡化操作。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第9章。1、图像直方图均衡化在matlab中，显示一幅图像的直方图，可以使用函数imhist。而对一幅图像进行直方图均衡化，可以使用函数his
提问1：图像直方图均衡化有啥效果？看下面的两幅截图你就知道了。从上面两幅的截图中我们发现，将直方图均衡化算法应用于左侧亮图、对比度不同的各个图像后，得到了右侧直方图大致相同的图像，这体现了直方图均衡化在图像增强方面的自适应性。当原始图像的直方图不同而图像结构性内容相同时，直方图均衡化所得到的结果在视觉上几乎是完全于致的。这样的处理效果对于在进行图像分析和比较之前将图像转化为统一的形式是十分有益。提
直方图均衡化与规定化（MATLAB实现）【实验目的】掌握对图像进行操作，实现图像的直方图均衡算法。 1、掌握求灰度图像归一化直方图方法 2、掌握灰度图像的直方图均衡算法 3、掌握对彩色图像进行直方图均衡的算法 4、掌握直方图匹配算法 5、掌握MATLAB的基本操作，计算直方图，并显示【实验原理】直方图均衡化(Histogram Equalization)： 把一个已知灰度概率密度分布的图像经过一种
图像的像素灰度变化是随机的，直方图的图形高低不齐，直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和。
均衡化处理后的图像只能是近似的均匀分布，均衡化图像的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了
因此，原来灰度不同的像素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓
如果原始图像对比
一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。[1] 根据香农定理
一、 实验目的 掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。二、实验内容 将一张彩色图片转换成灰色图片，画灰度直方图和均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图
图像直方图均衡化与规定化的MATLAB实现介绍使用MATLAB自带函数实现函数介绍代码输出结果自己编写函数实现原理代码输出结果 介绍图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在每个灰度级
直方图均衡化（histogram equalization）一. 原理直方图均衡化是想要将聚集在某一区间内分布的灰度值，变为均匀的在所有区间内分布。为了达到这一目的，我们需要找出一个函数T，将r（原图像灰度）映射到s（新图像灰度）上。同时，由于不想将图像反转，我们需要保证函数单调不减（若需要逆运算，则要严格单调递增）设为r的概率分布函数，为s的概率分布函数，则两者关系如下 也就是说，这个函数现在要
昨天说了，今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化。并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化。 一、直方图均衡化概述(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是
结合 Gonzalez 的《数字图像处理》第 3.3.1 节，在这里总结一下直方图均衡的原理、具体实现及代码。直方图均衡直方图均衡（Histogram Equalization）是一种利用灰度变换自动调节图像对比度的方法，通过灰度级的概率密度函数求出灰度变换函数，它是一种以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。基本思想： 把原始图像的灰度分布直方图变换为均匀分布的形式（有展开直方图的趋势），扩大
一、 实验目的 掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。二、实验内容 将一张彩色图片转换成灰色图片，画灰度直方图和均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图
数字图像处理，直方图均衡化，matlab实现
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”
基于matlab的直方图均衡化代码2007-04-15 20:15clear all%一，图像的预处理，读入彩***像将其灰度化PS=imread('1.jpg'); %读入JPG彩***像文件imshow(PS) &
原创
2014-12-12 23:50:48
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直方图是多种空间域处理技术的基础。仿图操作能有效地用于图像增强，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。訪图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此直方图成为实时图像处理的一个流行工具。在MATLAB中，我们使用imhist函数来显示一-幅图像的直方图。一.imhist函数imhist函数多用于根据导入的图像绘制直方图，应用范围较广，其基本语法是：
clear
clc
close all
img = imread('1.png');
img =rgb2gray(img);
% 获取各灰度级 对应的 个数 及在整个图像中所占的比例
temp =zeros(256,6);
[m,n] =size(img);
% 调整直方图均衡化后的灰度级上下限
top = 100;% 灰度级上限
low = 50;% 灰度级下限
if top -low>
一. 原理直方图均衡化是想要将聚集在某一区间内分布的灰度值，变为均匀的在所有区间内分布。为了达到这一目的，我们需要找出一个函数T，将r（原图像灰度）映射到s（新图像灰度）上。同时，由于不想将图像反转，我们需要保证函数单调不减（若需要逆运算，则要严格单调递增）\[s=T(r)
\]设\(p_r(r)\)为r的概率分布函数，\(p_s(s)\)为s的概率分布函数，则两者关系如下\[p_s(s)=p_r
一般来说， 图像对比度的可用较为常见的两种方法进行增强处理， 分别为间接对比度增强方法是直方图拉伸方法和直方图均衡化 (Histogram Equalization， 简称 HE)方法。 对于直方图均衡化而言， 图像灰度改变的是通过累积函数来实现的，以此达到增强对比度的效果。 其基本的操作步骤的核心思路即， 对原始图像的非均质化拉伸处理，使其像素值间距扩张，均匀化各灰度范围的像素量。 这种方法也存
关于图像对比度【3】直方图均衡化的改进知道使用直方图均衡化可以调整图像的对比度，于是乎，我就欣欣然很高兴的用这种方法来调整对比度了，比如下面这张图：直方图均衡化之后：看到这里，你是不是有爆粗口的冲动？我的女神呢？怎么成这样了？？？？？为啥这张图直方图均衡化的结果这么烂呢？（其实不仅仅是这张图，对于绝大多数图片，直方图均衡化之后都匪夷所思），为啥呢？分析一下原因，原来这张图上有很大一部分面积是背景墙
