数字图像处理实验报告直方图均衡化.docx

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数字图像处理实验报告直方图均衡化

数字图像处理实验报告--直方图均衡化

源图像各点像素进行灰度转换，即可完成对源图的直方图均衡化。

一，调用matlab系统函数方式

（1）实验程序

clearall;

f=imread（'cameraman.tif'）;

figure

（1）

imshow（f）;

figure

（2）

imhist（f）;%绘制图象f的直方图

ylim（'auto'）;

g=histeq（f,256）;%对f进行直方图均衡，输出图象的灰度级数为256

figure（3）

imshow（g）;

figure（4）

imhist（g）;

ylim（'auto'）;

（2）实验结果：

图1：

原图图2:

原图的直方图

图3:

处理后的图图4:

处理后的直方图

二：

不用系统函数

（1）实验程序：

f=imread（'cameraman.tif'）;%读取原图象

[m,n]=size（f）;

figure

（1）

imshow（f）;

gp=zeros（1,256）;%创建一个全零矩阵，1×256，计算各灰度出现的概率

fori=1:

256

gp（i）=length（find（f==（i-1）））/（m*n）;

end

figure,bar（0:

255,gp）;

newGp=zeros（1,256）;%计算新的各灰度出现的概率

S1=zeros（1,256）;

S2=zeros（1,256）;

tmp=0;

fori=1:

256

tmp=tmp+gp（i）;

S1（i）=tmp;%各会灰度的累计概率

S2（i）=round（S1（i）*256）;%将取整后的值存储在S2

end

fori=1:

256

newGp（i）=sum（gp（find（S2==i）））;

end

figure,bar（0:

255,newGp）;

fori=1:

256

newGrayPic（find（f==（i-1）））=S2（i）;%用新的灰度填充以前旧的灰度值

end

figure,imshow（newGrayPic）;

（2）实验结果：

图5：

原图图6:

原图的直方图

图7:

处理后的图图8:

处理后的直方图

三：

对比用这两种方式实现效果上的差异

调用系统函数的结果未调用系统函数的结果

尽管两者直方图的统计方式不同，左边是统计每个灰度值总的像素，右边是统计每个灰度值出现的概率，但形状基本相同。

I=imread（'1.bmp'）;

J=imread（'2.bmp'）;

Iq=imsubtract（I,J）;%两幅图相减

imview（Iq）