MATLAB⼆维直⽅图
普通的直⽅图就是统计图像中像素灰度出现的次数。
⼆维直⽅图的其中⼀维就是普通的直⽅图，即统计图像中像素灰度出现的次数。
另⼀维的概念就⽐较模糊了，我看很多论⽂中都是⽤的当前像素邻域均值灰度出现的次数。按照这个意思，其实⽤当前像素邻域中值灰度出现的次数也是可以的。或者⽤什么厉害的算法处理⼀下，在统计出现灰度的次数也是可以的。所以按照这样推⼴，其实构成N维直⽅图也是未尝不可的。
⾄于有什么⽤处嘛，我还需要再研究研究。
lena的⼆维直⽅图，1维是普通直⽅图，2维是半径为1的邻域均值直⽅图：
matlab代码如下：
1 clear all;
2 close all;
3 clc;
4
5 img=imread('lena.jpg');
6 [m n]=size(img);
7 r=1;    %邻域半径
8
9 imgn=zeros(m+2*r+1,n+2*r+1);
10 imgn(r+1:m+r,r+1:n+r)=img;
11
12 imgn(1:r,r+1:n+r)=img(1:r,1:n);                %扩展上边界
13 imgn(1:m+r,n+r+1:n+2*r+1)=imgn(1:m+r,n:n+r);    %扩展右边界
14 imgn(m+r+1:m+2*r+1,r+1:n+2*r+1)=imgn(m:m+r,r+1:n+2*r+1);    %扩展下边界
matlab直方图
15 imgn(1:m+2*r+1,1:r)=imgn(1:m+2*r+1,r+1:2*r);      %扩展左边界
16
17 Hist=zeros(256,256);
18for i=1+r:r+m
19for j=1+r:r+n
20        pix1=uint8(imgn(i,j));
21        pix2=uint8(mean2(imgn(i-r:i+r,j-r:j+r)));
22        Hist(pix1+1,pix2+1)=Hist(pix1+1,pix2+1)+1;
23    end
24 end
25 mesh(double(Hist))

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