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 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] 根据香农定理关于信息熵的定义:

matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡 自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍 function D = my_histeq(I) [m,n] = size(I); S = zeros(,,'double'); % 得到0-各个灰阶的计数 i = :m;j = :n; S(I(i,j)+) = S(I(i,j)+) + ; % 得到各灰度阶的概率 S = S./(m*n); % 得到概率累计分布函数 P = zeros(,,'double

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

直方图均衡:统计图像像素灰度的直方图分布.对其进行重新分配以使图像的直方图分布更加均衡. 小波变换:图像轮廓主要体现在低频部分,可以通过对低频分解系数进行增强处理,对高频分解系数进行衰减处理,达到图像增强. clc; clear all; img=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray.jpg'); gray_img=rgb2gray(img); [m,n]=size(gray_img); pr=zeros(,); : pr(i)=length(find(gray_img==i-)

clear all; i=imread('cameraman.tif'); figure; subplot(2,2,1); imshow(i); title('原始图像'); subplot(2,2,2); imhist(i); title('直方图'); hi =histeq(i); subplot(2,2,3); imshow(hi); title('均衡过后图像'); subplot(2,2,4); imhist(hi); title('均衡过后直方图');

红外图像是热辐射成像,由于场景中的目标与背景的温差相对较小,红外图像的动态范围大.对比度 低, 信噪比也较可见光图像的低.为了能够从红外图像中正确地识别出目标,必须对红外图像进行增强处理.一般红外探测器的性能区分于材料,氧化钒等高端的灵敏度 高相应的价格较贵,多晶硅的一般灵敏度要差但价格相对较低,也不会太受禁运封锁购买比较方便,也是非制冷做成的热像仪没有制冷电路会节省成本.降低功耗和 减小体积.一般探测精度为50mk左右,常温下的温度变化只有二三十度,产生的灰度响应变化一般也就几十个灰度级.这样

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

1． Matlab基础 1.1     数据格式 Matlab默认的数据格式为双精度浮点数的矩阵或数组,同时支持其它数据类型.Matlab将单变量看作1´1的数组.Matlab支持的数据类型如下: 索引值从1开始.字符串须用单引号括起来.有些matlab函数或操作符只能用于双精度浮点数. 1.2 基本运算 1.2.1 赋值,如 A = [1 2 3],A = [1,3,5],A = [1:3],A = [1:0.5:3],则A是个行向量,各元素值分别为:1 2 3    1 3 5      

一 图像的读写 1 imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2 imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif') 二 图像的显示 1 image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如: a

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

matlab图像处理 转自:http://www.cnblogs.com/lovebay/p/5094146.html 1. 图像和图像数据 缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点数,所需存储量很大:MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩阵中每个数据占用1个字节. 在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型.另外,uint8与double两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换. 从uint8到double的转

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

第3章 灰度变换与空间滤波(2) 3.3 直方图处理与函数绘图 基于从图像亮度直方图中提取的信息的亮度变换函数,在诸如增强.压缩.分割.描述等方面的图像处理中扮演着基础性的角色.本节的重点在于获取.绘图并利用直方图技术进行图像增强.直方图的其他应用将在后续章节中加以介绍. 3.3.1 生成并绘制图像的直方图 一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级,其直方图定义为离散函数: \[ h(r_k)=n_k \] 其中,\(r_k\)是区间[0,G]内的第k级亮度,\(n_k\)是灰度级为\(r

目录 一.前言 1.MATLAB or C++ 2.图像文件 文件头 调色板 像素数据 3.RGB颜色空间 原理 坐标表示 4.MATLAB中的图像文件 图像类型 image()函数 imshow()函数 imread()函数 图像转换 其他图片操作 二.图像的点运算 1.灰度直方图 2.灰度均衡 3.直方图规定化 三.图像的几何变换 1.图像几何变换的基本理论 2.插值算法 四.图像增强 一.前言 1.MATLAB or C++ 用MATLAB进行图像处理编程,无需考虑内存分配和回收的问题,开

直方图均衡(Histogram Equalization) 一般步骤: 1.统计直方图每个灰度级出现的次数(概率) 2.累计归一化的直方图 3.计算新的像素值 重要:彩色直方图均衡不能对RGB分别做再合起来,而是对HSV中的V分量做均衡. Implement in Matlab: img = imread('11.jpg'); img = rgb2hsv(img); v = img(:,:,); v = histeq(v); img_new = img; img_new(:,:,) = v; i

直方图均衡(Histogram Equalization)是图像处理中一个十分基础的概念,具有调整图像灰度,增强对比度的作用.    限制对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE),关于该算法的中文原理性描述可以参考网址:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 下面我按照自己的理解来介绍一下CLAHE算法: 自适应直

这篇博客记录一下怎么用matlab在图形中简单的添加一些文本,以直方图均衡化为例.先看几张图片吧,第一幅是较暗的花粉的电子显微图像和对应的直方图,第二幅是其直方图均衡化的图像和对应的直方图,第三幅是对应的转换函数,也就是累积概率密度分布(CDF).     对应的代码如下: %f=imread('G:\数字图像处理(冈萨雷斯)\DIP3E_CH02_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH02\Fig0219(rose1024).tif'); f=imre

我们要进行的程序是彩色图像处理试验示例,用这个程序来练习我们的gui前台设计. 程序功能介绍:具有彩色图像处理及保存和音乐播放功能效果如下图 2 在MATLAB的命令窗口中输入guide命令,打开guidequick start窗口,选择create new gui   点ok 生成新的fig文件如下图: 3 右点窗口 ,打开属性设置修改figur窗口名字,点name项就可以改 我们改为xiaobotest.fig,而后我们在窗口中拖进来,和几个按纽用于交互程序的事件触发,做成前台如下图 4 前

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta