matlab图像的直⽅图,Matlab图像直⽅图相关函数
图像的灰度直⽅图(H是图像a.bmp的数据矩阵)
imhist(H)；%显⽰a的直⽅图
histeq(H); %将图像a进⾏直⽅图均衡化
adapthisteq(H); %将图像a进⾏直⽅图均衡化
imhist函数只能处理⼆维数据，因此处理RGB图像，需先转化成灰度图像，显⽰灰度直⽅图。
例1：显⽰图像灰度直⽅图并进⾏直⽅图均衡化。
H=rgb2gray(imread('peppers.png'));
subplot(3,2,1);
imshow(H);
title('原图');
subplot(3,2,2);
imhist(H);
title('原图直⽅图');
subplot(3,2,3);
H1=adapthisteq(H);
imshow(H1);
title('adapthisteq均衡后图');
subplot(3,2,4);
imhist(H1);
title('adapthisteq均衡后直⽅图');
subplot(3,2,5);
H2=histeq(H);
imshow(H2);
title('histeq均衡后图');
subplot(3,2,6);
imhist(H1);
title('histeq均衡后直⽅图');
例2： ⾃⼰设计程序显⽰直⽅图，并实现直⽅图均衡化。
直⽅图均衡化是直⽅图修正技术的⼀种。⼀幅均匀量化的⾃然图像的灰度直⽅图通常在低灰度区域的频率较⼤，这样的图像较暗，区域中的细节常常看不清楚。
直⽅图均衡化可使得图像的灰度间距拉⼤或者使灰度分布均匀，从⽽增加了反差，使图像细节清晰，达到图像增强的⽬的。
x=rgb2gray(imread('peppers.png'));
[m,n]=size(x);
p=zeros(1,256);
for i=0:255
p(i+1)=length(find(x==i))/(m*n);
end
subplot(2,2,1);
bar(0:255,p,'b');
title('原图直⽅图');
subplot(2,2,2);
imshow(x);
title('原图');
s=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
s(i)=p(j)+s(i);
end
end
a=round(s*255);
for i=0:255
GPeq(i+1)=sum(p(find(a==i)));
end
subplot(2,2,3);
bar(0:255,GPeq,'b')
title('均衡化后的直⽅图');
b=x;
for i=0:255
b(find(x==i))=a(i+1);
用subplot函数end
subplot(2,2,4);
imshow(b)
title('均衡化后图像');
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