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1、1数字图像处理的基本概念第三课22.4图像灰度直方图2.4.1概念定义灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。下图是一幅图像的灰度直方图。频率的计算式为342.4灰度直方图(histogram)imhist(InMATLAB)直方图=imhist/prod(size(I0));5彩色图像直方图A=imread(‘lena.tiff’);%读入图像数据N=size(A,1)*size(A,2);%获得像素总数h1=imhist(A(:,
2、:,1))/N;%红色分量直方图h2=imhist(A(:,:,2))/N;%绿色分量直方图h3=imhist(A(:,:,3))/N;%蓝色分量直方图holdon;xlim([0,255]);stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r');stem(0:255,h2,'Marker','None','Color','g');stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b');text(40,0.016,'直方图','FontSize',22)6彩色图像直方图A=imread(‘lena.tiff’);
3、%读入图像数据N=size(A,1)*size(A,2);%获得像素总数h1=imhist(A(:,:,1))/N;%红色分量直方图h2=imhist(A(:,:,2))/N;%绿色分量直方图h3=imhist(A(:,:,3))/N;%蓝色分量直方图holdon;xlim([0,255]);plot(0:255,h1,'Marker','None','Color','r');plot(0:255,h2,'Marker','None','Color','g');plot(0:255,h3,'Marker','None','Color','b');legend('Red','
4、Green','Blue',2);text(40,0.016,'直方图','FontSize',22)7彩色图像直方图axes(‘Position’,[0.1,0.1,0.8,0.2]);%生成坐标轴stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r');set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]);axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]);stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]);set(gca,'YColor',[0,0.6,0]
5、,'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]);axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]);stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b');set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);8灰度直方图的性质直方图相同1、直方图只反映像素值分布信息，不包括像素位置信息2、不同图像可能具有相同的直方图92.4灰度直方图Directplus3.一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。10①判断图像量化是
6、否恰当11②确定图像二值化的阈值12具有二峰性的灰度图像13③计算直方图中物体的面积当物体部分的灰度值比其他部分的灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体面积：其中vi是灰度级为Ii的像素出现的频数。14④计算图像信息量H(Entropy,熵)熵：熵反映了图像信息丰富的程度，在图像编码中意义重大。15直方图统计Example-------I=imread('pout.tif');imhist(I);%计算并绘制直方图Seealsohisteq,hist.16按列统计的直方图histc(pascal(3),1:6)producesthearray[311;010;011;000
7、;000;001]>>pascal(3)ans=111123136每列目标数据的个数统计17其他类型的统计图饼图饼图英文学名为SectorGraph,有名PieGraph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。pie,pie3inMATLABpie([0.1,0.2,0.4,0.3])pie([0.1,0.2,0.4,0.3],[1,0,0,0])%explodeexplode18环形饼图ph=pie([2435],{'North','South','East','West'});holdon;z
