2、=iA/a，y)一al+g“/[/(兀，刃一b]+gbx=1,2,…，/n,y=1,2,…"2右.方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像索点数的输出图像。按照图像概率密度函数PDF的定义：Prg二且/C=0,1,2,...,£-1n通过转换公式获得：kki2Sk=Tg=工P2j）=工-L*=0,12…丄一1j=oj=o刃直方图描述的是图片显示范围内影像的灰度分布曲线。玄方图左边显示的是图像的阴影信息,屮问显示图像的屮间色调信息，右边则显示图像的高亮信息。右•方图的横轴从左到右代表
3、照片从黑（暗部）到白（亮部）的像素数量，水平轴方向是一个256级灰度朋标，左边最暗处的Level值为0,右边最亮处的Level值为255。直方图的垂肓轴方向代表了在给定Level值下像素的数量，也就是说越向上就表示图片在该Level值下像素信息越多。直方图是多种空间城处理技术的基础。肓方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用屮也是非常有用的，如图像压缩与分割。育方图在软件屮易于计算，也适用于商用驶件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行T
4、具。育方图是图像的最基木的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布悄况。貞方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基木概念Z-O图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数,是一幅图像的所有象索集合的嚴基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行右•方图调報，获得较好的视觉效果。肓方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡肯方图，即在每个灰度级上祁具有相同
5、的彖素点数的过程。处理麻的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像屮看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像屮都变得十分清晰。三、实验步骤1、灰度变换(imadjust)1)调入原始图像文件。2)采用不同的灰度映射曲线对图像进行灰度变换。3)采用matlab工具箱提供的函数对图像进行灰度变换。4)比较不同方法对图像进行灰度变换的效果。【源程序】：(1)灰度变换closeall;clearall;I=imread(，Fig6.38(a).j
6、pg');subplot(2,3,1);imshow(I);title(，原图像’);J=rgb2gray(I);subplot(2,3,2);imshow(J);title"原图像灰度图像’);K二imadjust(J,[0.30.7],[]);subplot(2,3,3);imshow(K);title(，原图像灰度变换图')；M=imadjust(J,[0.20.4],[]);subplot(2,3,4);imshow(M);title"原图像灰度变换图2');N二imadjust(J,[0
7、.30.7],[0.10.8]);subplot(2,3,5);imshow(N);title(，原图像灰度变换图3');L二imadjust(J,[0.20.4],[0.30.7]);subplot(2,3,6);iinshow(L);title(，原图像灰度变换图4');【实验结果】：图1.灰度变换图:原图像灰度图像灰度变損图2灰度变换图3灰度变换图42、直方图的规定化(imhist,bar,stem,histeq)1)调入原始图像文件。2)采用不同的方法绘制原始图彖的肓方图。3)采用纟R映射
8、规则对图像进行肓方图的规定化。4)采川matlabT具箱提供的函数对图像进行灰度变换。5)观察采用不同方法对原始图像进行直方图的规定化获得的图像效果。(2)直方图规定化clearallcloseallsubplot(3,2,1);I=imread('Fig2.22(b).jpg');imshow(l);titleC原图像');T=imhist(I);subplot(3,2,3);bar(T);title"直方图1')；subplot(3,2,4);stem(T);title"直方图
