数字图像处理直方图均衡实验报告.pdfVIP

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一、直方图均衡：

直方图均衡化也叫做直方图平坦化，是一种常用的灰度增强算法。

目的：曾强对比度

目标：均匀分度

原理：

假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量，并令Pr(r)表示某给定图像中的

灰度级的概率密度函数（PDF），其下标用来区分输入图像和输出图像的PDF。

假设我们对输入灰度级执行如下变换，得到（处理后的）输出灰度级s：

S=T(r)=∫0

rPr(w)dw

式中w是积分的哑变量。可以看出，输出灰度级的概率密度函数是均匀的，即

a.当0≤s≤1时，Ps(s)=1

b.当s为其他时，Ps(s)=0

换言之，前述变换生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整

个范围[0,1]。灰度级均衡化处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具

有较高的对比度。该变换函数只不过是一个累积分布函数（CDF）。

二、直方图均衡程序：

clc

主程序：

picture=input(pleaseinputthefilename:,s);

fid=fopen(picture);

dat=fread(fid);

d=dat;

B=reshape(d,256,256);

h=length(d);

newname=input(输入新的文件名：,s);

zhi(h,newname,B,d);

子程序：

functiony=zhi(h,newname,B,d)

figure(1);imshow(uint8(B));

N=zeros(1,256);

fori=0:255

forj=1:h

ifi==d(j)

N(i+1)=N(i+1)+1;

end

end

end

i=0:255;

p=N/h;

figure(2)

stem(i,p,.)

title(原始直方图)

m=zeros(1,256);

fork=1:256

ifk==1

m(k)=p(k);

else

m(k)=m(k-1)+p(k);

end

end

fork=1:256

r=round(m*255);

end

s=zeros(1,256);

fora=1:256

forb=1:256

ifr(a)==r(b)

s(a)=N(a)+N(b);

end

end

end

q=s/h;

forj=1:256

k(j)=r(j);

end

figure(3);

stem(k,q,.);

title(均衡直方图);

M=zeros(1,h);

fori=1:h

k=d(i);

M(i)=r(k+1);

end

R=reshape(M,256,256);

figure(4);imshow(uint8(R));

jht=fopen(newname,wb);

g=fwrite(jht,M);

fclose(all);

原图像

原始直方图

0.08

0.07