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1、灰度图像直方图均衡化变换函数算法方案一：1)灰度图像直方图均衡化算法步骤:1、列出原始图像和变换后图像的灰度级I:j=0,1,…L-1,其中L是灰度级的个数；2、统计原始图像个灰度级的像素个数Ni;3、计算原始图像直方图：p(i)=Ni/N,N为原始图像像素总数;4、计算累计直方图Pj=∑p(k),k=0,1…j；5、利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四舍五入：j=INT[(L-1)Pj+0.5];6、确定灰度变换关系i—>j，据此将原图像的灰度值f(m,n)=i修正为g(m,n)=j;7、统计变换后各灰度级的像素个数Nj；8、计算变换后图像的直方图p(j)=Nj/
2、N;2)m文件I=imread('football.jpg');I=I(:,:,1);[m,n]=size(I);num=m*n;pre_mat=zeros(1,256);aft_mat=zeros(1,256);fori=1:mforj=1:npre_mat(I(i,j)+1)=pre_mat(I(i,j)+1)+1;endendaft_mat(I)=aft_mat(I)/num;fork=2:256s(k)=pre_mat(k)/num;aft_mat(k)=aft_mat(k-1)+s(k);endM=zeros(m,n);aft_mat=aft_mat*255;
3、fori=1:mforj=1:nM(i,j)=aft_mat(I(i,j)+1);endendJ=uint8(M)subplot(3,2,1)imshow(I);title('1.原始图像');subplot(3,2,2)imhist(I);title('2.原始图像直方图');subplot(3,2,3)imshow(J);title('3.均衡化图像');subplot(3,2,4)imhist(J);title('4.均衡化图像直方图');A=histeq(I);subplot(3,2,5)imshow(A);title('5.系统均衡化图像');subplot(
4、3,2,6)imhist(A);title('6.系统均衡化图像直方图')图1均衡化处理对比经实际验证：该方案对黑白图片均衡化处理有较好的效果。不能正确的处理彩色图像。如上例中所示：该方案先将彩色图像转换成黑白图像，再对其均衡化处理。为了良好的处理彩色图像，设计方案二如下所示：方案二PS=imread('football.jpg');%读入JPG彩色图像文件subplot(3,2,1);imshow(PS);%显示图像title('原始彩色JPG图像')imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存PS=rg
5、b2gray(PS);%灰度化后的数据存入数组%绘制直方图[m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量fork=0:255GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n)；%计算每级灰度出现的概率，并将其存入GP中相应位置endsubplot(3,2,2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图title('原图像直方图')ylabel('出现概率')%直方图均衡化S1=zeros(1,256);fori=1:256forj=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Ske
6、ndendS2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度fori=1:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率endsubplot(3,2,3),bar(0:255,GPeq,'b')%显示均衡化后的直方图title('均衡化后的直方图')ylabel('出现概率')axis([025500.025])%图像均衡化PA=PS;fori=0:255PA(find(PS==i))=S2(i+1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素endsubplot(3,2,4),imshow(PA)%显示
7、均衡化后的图像title('均衡化后图像')imwrite(PA,'PicEqual.bmp');K=histeq(PS);subplot(3,2,5),imhist(K);%显示系统均衡化处理图像的直方图title('系统均衡化图像直方图')ylabel('出现个数')subplot(3,2,6)imshow(K);%显示系统自带均衡化函数才处理的图像title('系统均衡化图像')图2彩色图像均衡化对比该方案针对彩色图像，不能处理黑白图像。
