matlab的histeq函数

matlab的histeq函数
MATLAB的histeq函数是一种用于图像处理的直方图均衡化函数。

该函数能够将图像
的像素值进行均衡化，使得图像的整体亮度变化更加平滑、细腻。

在图像处理、计算机视觉、数字图像处理等领域中，histeq函数是非常重要的一种函数。

在使用histeq函数时，用户需要先将指定图像读取到MATLAB中。

可以通过imread函数将指定图片读取到MATLAB中，代码如下：
img=imread('image.jpg');
其中，’image.jpg‘指定了图片的路径和名称，使用时需要自定义。

读取图片后，用户可以对图像进行一系列操作，如灰度化处理、自适应对比度增强等。

这里介绍直方图均衡化的操作。

直方图均衡化的过程可以使图像中的灰度值分布呈现更加
均匀的状态，因而可以增强图像的亮度和对比度。

直方图均衡化的原理非常简单，主要是
通过将像素的灰度值进行均衡化处理，使像素的灰度值分布更加平衡。

在MATLAB中实现直方图均衡化的方法是使用histeq函数，该函数的基本语法如下：
out=histeq(in)
其中，in是待处理的输入图片，out是经过处理的输出图片。

histeq函数的使用方法非常简单，只需要输入待处理的图片即可。

不过，用户也可以通过一系列可选参数来对函数进行更细致的控制，使其具有更好的适用性。

histeq函数支持的可选参数主要包括以下几个方面：
1、灰度级别的调整
可以通过在函数中添加灰度级别参数，来调整输出图片的灰度级别。

在MATLAB中，默认的灰度级别是256，该参数可以通过在函数中添加histeq（in,n）来设置。

在该函数中，n是灰度级别的数量。

可以通过将n设为256来保持默认状态，或调整成更小的数字，使输出图片的色调更加细腻。

2、调整灰度分布
在histeq函数中，可以通过调整灰度分布参数来控制输出图片的灰度值分布。

该参数可以使用一个由256个元素组成的向量表示。

该向量中的每一个元素对应一个灰度值，每
个元素表示输出图片中该灰度值相应的像素数占比。

3、控制直方图的显示范围
在histeq函数中，还可以通过调整直方图显示范围参数来控制直方图的显示方式。

这个参数可以是用[low high]的范围标记的一组数值，用来指定直方图中显示的范围。

总之，histeq函数是一个非常重要的直方图均衡化函数，在图像处理和数字图像处理中应用广泛，可以为用户提供非常好的效果。

函数的原理十分简单，使用也非常方便，可以满足用户在不同场景下的各种需求。