直方图均衡化处理
matlab的histeq函数
matlab的histeq函数MATLAB的histeq函数是一种用于图像处理的直方图均衡化函数。
该函数能够将图像的像素值进行均衡化，使得图像的整体亮度变化更加平滑、细腻。
在图像处理、计算机视觉、数字图像处理等领域中，histeq函数是非常重要的一种函数。
在使用histeq函数时，用户需要先将指定图像读取到MATLAB中。
可以通过imread函数将指定图片读取到MATLAB中，代码如下：img=imread('image.jpg');其中，’image.jpg‘指定了图片的路径和名称，使用时需要自定义。
读取图片后，用户可以对图像进行一系列操作，如灰度化处理、自适应对比度增强等。
这里介绍直方图均衡化的操作。
直方图均衡化的过程可以使图像中的灰度值分布呈现更加均匀的状态，因而可以增强图像的亮度和对比度。
直方图均衡化的原理非常简单，主要是通过将像素的灰度值进行均衡化处理，使像素的灰度值分布更加平衡。
在MATLAB中实现直方图均衡化的方法是使用histeq函数，该函数的基本语法如下：out=histeq(in)其中，in是待处理的输入图片，out是经过处理的输出图片。
histeq函数的使用方法非常简单，只需要输入待处理的图片即可。
不过，用户也可以通过一系列可选参数来对函数进行更细致的控制，使其具有更好的适用性。
histeq函数支持的可选参数主要包括以下几个方面：1、灰度级别的调整可以通过在函数中添加灰度级别参数，来调整输出图片的灰度级别。
在MATLAB中，默认的灰度级别是256，该参数可以通过在函数中添加histeq（in,n）来设置。
在该函数中，n是灰度级别的数量。
可以通过将n设为256来保持默认状态，或调整成更小的数字，使输出图片的色调更加细腻。
2、调整灰度分布在histeq函数中，可以通过调整灰度分布参数来控制输出图片的灰度值分布。
该参数可以使用一个由256个元素组成的向量表示。
该向量中的每一个元素对应一个灰度值，每个元素表示输出图片中该灰度值相应的像素数占比。
杭电数字图像处理
杭州电子科技大学课程名称：作业名称：指导教师：学生姓名：学生学号：一．题目要求与难点1.题目要求从下面的彩色图像中分割出珍珠并且检测出边缘。
如图1-1。
图.1-12.任务难点●珍珠颜色和大小不一致●珍珠上有许多光斑，影响检测●有些珍珠的颜色与背景颜色十分相近，不容易辨别●有些珍珠不完整，只在图片中显示一部分二．实现过程1.主要过程读入图像灰度化处理直方图均衡化Canny算子边缘检测Hough变换检测圆结果2.详细过程（1）灰度化处理现读入图像，将彩色的图像灰度化后进行预处理，将彩色图像的R，G，B三个通道转换为只有一个通道，便于图像的处理。
并且经过二值化处理后图像的计算也大大减少，也便于存储。
（2）直方图均衡化处理直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。
这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
图2-1 原图像的直方图图2-2 均衡化后的直方图（3）边缘检测图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。
基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。
基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplace过零点或者非线性差分表示的过零点。
Sobel边缘检测算法比较简，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，尤其是对效率要求较高，而对细纹理不太关心的时候。
Canny边缘检测算法一直是边缘检测的经典算法。
Matlab中的图像增强方法
Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。
在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。
在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。
该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。
直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。
它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。
然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。
直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。
但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。
因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。
二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。
与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。
在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。
该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。
通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。
自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。
然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。
三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。
使用图像处理技术实现图像对比度增强的方法
使用图像处理技术实现图像对比度增强的方法图像对比度增强是一种常用的图像处理技术，用于提高图像的视觉质量和增强图像的细节。
通过增加图像的对比度，可以使图像的亮度范围更广，细节更加清晰，从而改善图像的观感和识别性能。
在图像处理领域，有许多方法可以实现图像对比度增强，以下是几种常见的方法。
1. 线性拉伸法线性拉伸法是最简单且最常用的图像对比度增强方法之一。
该方法基于图像灰度值的统计特性，将图像中的最小灰度值映射为0，最大灰度值映射为255，将其他灰度值按比例映射到这个范围内。
线性拉伸法适用于图像对比度较低的情况，并且易于实施。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的非线性图像对比度增强方法。
该方法通过对图像的直方图进行变换，将原始图像的灰度级分布映射到更均匀的分布上。
直方图均衡化可以增强图像的局部细节，增强图像的整体对比度。
然而，该方法可能会导致图像的细节过度增强和噪声放大，因此在应用时需要注意适当的参数选择和后处理。
3. 自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进。
该方法通过将图像划分为局部区域，并对每个局部区域进行直方图均衡化来增强图像的对比度。
自适应直方图均衡化可以避免全局直方图均衡化的细节过度增强问题，提高图像增强效果的局部性和自适应性。
4. 非线性增强算法除了直方图均衡化外，还有许多非线性增强算法可以用于图像对比度增强。
例如，伽马校正可以通过调整图像的亮度值来增强图像的对比度，对数变换可以增强图像的低亮度区域细节。
非线性增强算法可以根据图像的特点和需求来选择，并通过调整参数来适应不同的图像。
在实际应用中，可以根据图像的特点和需求选择合适的图像对比度增强方法。
对于不同的图像，不同的方法可能会产生不同的效果。
因此，在选择和应用图像对比度增强方法时，需要综合考虑图像的特点、应用场景和对比度增强效果。
实验结果也可以通过与原始图像进行定性和定量的对比来评估图像对比度增强方法的效果，以选择最优的方法。
直方图均衡化的缺点——不平坦
直⽅图均衡化的缺点——不平坦近期在复习图像处理基础知识。
其缺点：①变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；②某些图像，如直⽅图有⾼峰，经处理后对⽐度不⾃然的过分增强灰度级不平坦。
1、原理直⽅图均衡化会造成灰度级的合并【伪轮廓】 - ostartech - 博客园2、缺点Q：直⽅图均衡化后直⽅图为何并不平坦？为何灰度级会减少？A：直⽅图使灰度级分布具有均匀概率密度，扩展了像素取值的动态范围但减少了灰度级。
发现1，均衡化后的直⽅图⼀般不是均匀分布（不平坦的），但由于可以使像素扩展⾄0-255，所以⼀般可以图像的视觉效果更好；解释：以uint8类灰度图像为例，灰度级共有256个，均衡化之后，假定每个灰度级都可以取到，则说明原始图像和均衡化后的图像完全⼀样，所以如果uint8类的灰度图像的直⽅图不是平坦的，则均衡化后的图像的直⽅图也不是均衡化的；另⼀⽅⾯，如果均衡后某些灰度级不可以取到，则这个像素级的像素个数为0，所以也不可能是平坦的。
此外，如果原始图像的某个灰度级个数很多，均衡化之后对应像素级的像素个数也是很多，于是也会造成不平坦的。
发现2，第⼆次直⽅图均衡化处理的结果与第⼀次直⽅图均衡化处理的结果相同。
图像完全相等为什么离散的直⽅图均衡化后得不到平坦的直⽅图？由于离散图像的直⽅图也是离散的，其灰度累积分布函数是⼀个不减的阶梯函数。
如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级，则不发⽣任何变化。
如果映射的灰度级⼩于256，变换后的直⽅图会有某些灰度级空缺。
即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产⽣的直⽅图不完全平坦。
【转载⾃】数字图像处理点运算和直⽅图处理 - 百度⽂库直⽅图均衡化 - zhulf0804的博客 - CSDN博客为什么离散的直⽅图均衡化后得不到平坦的直⽅图_百度知道直⽅图均衡化 - Pony_s - 博客园直⽅图均衡化。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]
![利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]](https://img.taocdn.com/s3/m/849895b076eeaeaad1f330cd.png)
BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。
清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。
为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。
直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。
本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。
3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。
（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。
（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。
（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。
4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。
第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。
第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。
第13～15周：模块设计、系统调试。
第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。
5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。
06.直方图处理
s T (r ) pr ( w)dw
0 r
v G ( z ) pz ( w)dw
0
r
z G 1 ( s ) G 1[T (r )]
直方图规定化过程
• 将输入图像做直方图均衡化处理，得到每个灰度rk对应的sk • 对期望的直方图做均衡化，得到每个灰度zk对应的vk。或者 计算期望概率密度的累加概率密度。 • 找出sk≈vk的点对，将rk映射到zk
直方图规定化实例
直方图
直方图规定化
直方图均衡化
自适应直方图均衡化
• 直方图的全局性 • 局部直方图
直方图均衡化
2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0 50 100 150 200 250
2000
1500
1000
500
0 0 50 100 150 200 250
直方图规定化
• 直方图规定化 直方图匹配 histogram matching
• 数组形式
4 7 3 2
灰度直方图的定义
3000
2500
2000
1500
1000
500
0 0 50 100 150 200 250
灰度直方图的统计性质
• 图像的统计表征
• 将每个像素灰度值看做一个随机变量的样本，直方图是该变 量的概率密度函数
• 设图像f(x, y)的像素总数为N，灰度级数为L，灰度为r 的像素共有nr个，则
光电图像处理
----直方图处理