Matlab图像处理——直方图均衡化

Matlab图像处理-直方图均衡化原理方法?

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?浏览：1578

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?更新：2014-05-30 11:47

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?标签：matlab

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分步阅读

本教程适合Matlab数字图像处理的初学者。直方图均衡化是数字图像处理中较为基础的图像增强方法，通过直方图均衡化能够自适应地有效改善图像对比度不足问题。本文中所支持的直方图均衡化图像，不仅仅限于灰度图，更将RGB 真彩色图、多波段遥感影像纳入直方图均衡化范畴。较为全面直观地给出在

Matlab中对图像进行直方图均衡化的方法原理和Matlab源代码，并配合必要的代码注释，希望能帮助Matlab和数字图像处理的初学者入门。

工具/原料

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推荐：Matlab 2013a及以上

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支持：灰度图、RGB真彩色图、多波段遥感影像

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方法/步骤

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1

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打开图像

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[FileName, FilePath]=uigetfile('*.tif;*.jpg;*.png;*.img;*.gif;','请选择图像数据');

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str=[FilePath FileName];

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Image=imread(str);

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% 以对话框的形式选择打开一幅图像

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[M,N,nDims]=size(Image);

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Image=im2double(Image);

% 获取图像的尺寸和波段数

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2

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直方图均衡化

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HISTEQ=Image;

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for i=1:nDims % 分别对各波段进行直方图均衡化

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H=Image(:,:,i);

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[counts,x]=imhist(H); % 计算各灰度级x的像素个数count

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loction=find(counts~=0); % 找到所有像素个数不为0的灰度级

MinCDF=min(counts(loction));

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for j=1:length(loction)

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CDF=sum(counts(loction(1:j))); % 计算各灰度级像素个数累积分布CDF

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P=find(H==x(loction(j)));

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H(P)=(CDF-MinCDF)/(M*N-MinCDF); % 灰度转换公式

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end

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HISTEQ(:,:,i)=H; % 将均衡化后各分量分别保存在结果中

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end

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3

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保存输出

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figure, % 在同一窗口显示原图与灰度拉伸结果图

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if nDims==3||nDims==1 % 若为灰度图和RGB真彩色图则以常规方式保存并输出

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subplot(1,2,1),imshow(Image);title('原图');

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subplot(1,2,2),imshow(HISTEQ);title('直方图均衡化');

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imwrite(HISTEQ,'Result_HISTEQ.jpg','jpeg');

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else % 若为多波段遥感影像则按照TM 3,2,1组合形式保存并输出.

subplot(1,2,1),imshow(Image(:,:,[3,2,1]));title('原图');

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subplot(1,2,2),imshow(HISTEQ(:,:,[3,2,1]));title('直方图均衡化'); .

imwrite(HISTEQ(:,:,[3,2,1]),'Result_HISTEQ.tif','tiff');

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end

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% 将直方图均衡化结果保存至当前目录并以Result_HISTEQ命名

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END

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结果对比

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上图：原灰度图

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下图: 直方图均衡化结果图.

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END

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直方图对比

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上图：原灰度图直方图

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下图: 直方图均衡化结果图直方图.

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END

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注意事项

本例中将RGB真彩色图各个分量进行均衡化后，图像中会有异常点，可将RGB 映射到YUV空间，对亮度单独进行均衡化即可。

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Matlab中结合imhist和histeq函数对灰度图直接进行直方图均衡化，本例为详细说明方法原理，而通过自编写代码实现。

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如需进一步了解详细原理，可参考维基百科词条直方图均衡化。

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