基于Matlab编程仿真的直方图均衡化图像质量改善
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
基于matlab的直方图均衡化
目录1、引言 (2)2、直方图基础 (3)3、直方图均衡化 (3)3.1 直方图均衡化的概念 (3)3.2 直方图均衡化理论 (4)3.3 Matlab 实现 (4)4、结论 (7)致谢 (7)参考文献 (7)图像增强处理—直方图均衡化的Matlab 实现摘要：为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，此文中探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化，并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。
实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。
关键词：图像增强直方图均衡化 Matlab1、引言图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。
当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。
图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。
增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。
图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。
“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。
“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。
一般说来，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。
增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。
增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。
直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。
本文主要讨论了空间域的直方图均衡化增强，并用Matlab 进行实验验证。
matlab实验(直方图均衡化、频域锐化、空域锐化)
实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。
二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。
三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。
从而达到清晰图像的目的。
四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。
而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。
实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。
加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。
二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。
观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。
三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。
因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。
图像直方图的均衡化处理图的均衡化
图像直⽅图的均衡化处理图的均衡化图像直⽅图的均衡化处理⼀，技术要求1.1，利⽤matlab提供的函数处理 (2)1.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码处理 (3)⼆，基本原理 (3)2.1，直⽅图的均衡化 (3)2.2，直⽅图的标准化 (3)三，建⽴模型描述 ......................................................................... 3~43.1，利⽤matlab提供的函数处理 (4)3.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码 (4)四，源程序代码 ............................................................................. 5~64.1，绘制图像直⽅图的代码 (5)4.2，绘制图像均衡化后直⽅图的代码 (5)4.3，显⽰均衡化后图像的代码 (6)五，调试过程及结论 ..................................................................... 6~85.1，在编辑窗⼝键⼊绘制直⽅图的源代码得到的输出结果为图2 (6)5.2，利⽤matlab函数绘制的图像直⽅图标准化的输出结果如图3..75.3，直⽅图均衡化输出结果如图4所⽰。
(8)六，⼼得体会 (9)七，参考⽂献 (9)图像直⽅图的均衡化处理⼀，技术要求1.1，利⽤matlab提供的函数处理利⽤matlab提供的函数画出⼀幅图像的直⽅图，对其进⾏均衡化和标准化处理，并⽐较均衡化（标准化）后图像和原图像的区别。
1.2，利⽤matlab⾃⾏编辑代码处理利⽤matlab⾃⾏编辑代码，实现⼀幅图像的直⽅图显⽰和均衡化的处理，同样⽐较处理前后两幅图像的区别，了解图像均衡化的效果和实际运⽤。
⼆，基本原理直⽅图是多种空域处理技术的基础。
它能有效的⽤于图像增强。
MATLAB中的图像增强与图像修复方法
MATLAB中的图像增强与图像修复方法近年来，随着数字图像处理技术的迅速发展，图像的质量得到了大幅度的提升。
而在图像的处理过程中，图像增强和图像修复是两个重要的技术领域。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像增强和图像修复方法。
一、图像增强方法图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果，使其更适合人眼观察和分析。
在MATLAB中，有多种图像增强方法可供选择。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过重新分布图像的像素值，以增加图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。
该函数将图像的直方图调整为均匀分布，从而提高了图像的视觉效果。
2. 拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像增强方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。
在MATLAB中，可以使用`pyramid_blending`函数来构建拉普拉斯金字塔。
该函数将图像分为不同的层级，然后通过合并各个层级的细节信息来增强图像的效果。
3. 双边滤波双边滤波是一种通过保持边缘信息的图像增强方法，在去除图像噪声的同时也能保留图像的边缘细节。
在MATLAB中，可以使用`bfilter2`函数来实现双边滤波。
该函数通过同时考虑像素的空间和灰度信息来进行滤波，从而提高图像的质量。
二、图像修复方法图像修复是指通过恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使之恢复到原本的状态。
在MATLAB中，也有多种图像修复方法可供选择。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像修复的数学方法。
通过将图像转换到频域，并进行频域滤波操作，可以去除图像中的噪声和损坏部分。
在MATLAB中，可以使用`fft2`和`ifft2`函数来进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，从而实现图像的修复。
2. 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的图像修复方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。
在MATLAB中，可以使用`wavelet denoise`函数来进行小波变换修复。
基于直方图均衡的图像质量改善
基于直方图均衡的图像质量改善摘要：为了解决灰度图像的灰度值分布集中在较窄的范围内，图像的细节不够清晰，对比度较低的问题。
通过直方图均衡化使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像的细节清晰，以达到增强目的，直方图均衡化可得到任意的均匀直方图灰度图像。
直方图均衡化是一种行之有效的图像增强方法，直方图均衡化是将原灰度图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
基于Matlab编程和工具箱的使用，实现图像直方图均衡化的图像仿真。
关键词：直方图均衡化；图像增强；MatlabAbstract:In order to solve the gray image gray value distribution concentrated in a narrow range of image detail is not clear enough, the problem of low contrast. Gray histogram equalization range so that the gradation image or pulled evenly distributed, thereby increasing the contrast, so that a clear image detail, in order to achieve the purpose of enhancing, histogram equalization histogram obtained arbitrary uniform gray image . Histogram equalization is an effective method for image enhancement, histogram equalization is the histogram of the original gray-scale image by histogram transformation function becomes uniform, a uniform histogram modification then the original image, thereby obtaining aa gray uniform distribution of the new image. Matlab toolbox based programming and the use of image histogram equalization image simulation.Keywords: histogram equalization; image enhancement; Matlab引言图像处理之前都要进行图像预处理，而预处理中的一个重要环节就是进行图像增强。
基于matlab的直方图均衡化
课程设计报告题目基于matlab的直方图均衡化程序设计学生姓名：学生学号：系别：专业：届别：指导教师：电气信息工程学院制目录1、引言·······················································································- 2 -2、直方图基础 ···············································································- 2 -3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 -3.3 Matlab 实现······························································································- 4 -4、结论 ······················································································- 10 -5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 -基于matlab的直方图均衡化程序设计指导老师：马立宪电气工程学院：电子信息工程摘要：为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，此文中探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab 为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化，并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一．实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用；2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
（可将每段程序保存为一个.m文件）1．直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2．直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意：imadjust()功能：调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。
matlab实验(直方图均衡化、频域锐化、空域锐化)
实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。
二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。
三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。
从而达到清晰图像的目的。
四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。
而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。
实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。
加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。
二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。
观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。
三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。
因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。
基于直方图均衡化图像加强算法的研究
基于直方图均衡化的图像增强改进算法研究摘要：通过直方图均衡化算法，使输出图像直方图近似服从均匀分布，在此算法基础上利用小波变换，对图像进行二维小波分解，突出图像中的有用信息，削减图像中的无用信息，使图像中特定信息得到增强，并提高图像的对比度，提高图像质量。
关键字：图像增强；直方图均衡化；小波变换；中文分类号：文本标识码：文章编号：Research on algorithm of image enhancement based onhistogram equalizationYU Wei-bo, CHEN Xiaodong(School of Electrical &Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China) Abstract：Through the histogram equalization algorithm, make the output image histogram approximation obey uniform distribution. Based on the algorithm, using the image of the two-dimensional wavelet decomposition, highlight the useful information and cut the useless information in the image. The image of a specific information will be enhanced, and the contrast of images will be improved,then the image quality will be improved.Key words:image enhancement;histogram equalization; wavelet transform0引言图像增强是图像处理的基本内容之一。
基于MATLAB的直方图均衡算法研究与实现毕业设计论文
摘要毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
基于直方图均衡化的图像增强技术分析与Matlab实现
基于直方图均衡化的图像增强技术分析与Matlab实现作者：叶松赵文昌来源：《数字技术与应用》2012年第01期摘要：本文主要讨论了直方图均衡化处理的图像增强技术的基本原理，并用Matlab语言实现了直方图均衡化的图像增强处理。
实验结果表明，直方图均衡化处理能有效地改善图像的对比度，改善图像的灰度层次。
关键词：图像增强灰度级直方图均衡化 Matlab中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2012)01-0174-02枷裨銮考际跏鞘滞枷翊硌芯康幕径韵笾弧Ｔ銮康闹饕康氖鞘雇枷癜刺囟ǖ男枰怀鐾枷裰械哪承┬畔ⅲ保魅趸虺鋈ツ承┎恍枰男畔。
图像空间域增强技术是数字图像增强的一个重要应用，是以对图像像素的直接处理为基础，通过线性或非线性变换来增强构成图像像素的一种技术。
本文所讨论的直方图均衡化增强方法便属于这种方法。
1、直方图处理灰度级直方图是灰度级的函数，是描述一幅图像中灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形，是图像最基本得统计特性。
直方图是多种空间域处理技术的基础，直方图操作能有效地用于图像增强。
为了便于数字图像处理，图像的直方图须引入离散形式。
灰度级为[0,L-1]范围的数字图像的直方图的离散函数为：h(rk)=nk (1)其中rk是第k级灰度，nk是图像中灰度级rk的像素个数。
在图像中，像素的灰度级要作归一化处理一遍计算机进行处理，用图像中像素的总数n来除它的每个值，得到归一化直方图:环枷竦幕叶燃秗被归一化到区间[0,1]，且r=0代表黑色，r=1代表白色。
对于一幅给定的图像，每一个像素取得[0,1]区间内的灰度级是随机的，那么图像灰度级r可被看作为区间[0,1]的随机变量[2]，就可以用概率密度函数pr(r)来表示原始图像的灰度分布。
令s为增强后的图像灰度级像素值，相应可以用概率密度函数ps(s)来表示增强后的图像灰度分布。
可以对[0,1]区间内原始图像的任意一个灰度级r值进行如下变换，得到输出灰度级s：s=T(r) (3)通过上述变换，每个原始图像的灰度值r都对应产生一个增强后图像的灰度级s值。
MATLAB中常用的图像增强技巧
MATLAB中常用的图像增强技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要领域，它旨在改善图像的质量、增加细节和提高图像的可视化效果。
在MATLAB中，有许多常用的图像增强技巧，可以帮助我们实现这一目标。
本文将介绍一些常用的MATLAB图像增强技巧，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波以及边缘检测等。
一、灰度变换灰度变换是图像增强中最常用的技术之一。
它通过改变图像的灰度级别来增强图像的对比度和亮度。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
该函数可以根据指定的输入和输出范围对图像进行灰度级转换。
例如，可以将原始图像的灰度范围从[0,1]转换为[0.2,0.8]，以增强图像的对比度。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的灰度级来增强图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数可以自动计算图像的累积分布函数并重新映射图像的灰度级，从而实现对比度增强。
直方图均衡化特别适用于灰度分布不均匀的图像。
三、滤波图像滤波是一种常用的图像增强技术，它通过去除图像中的噪声、平滑图像和增强边缘等方式来改善图像的质量。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波方法可以通过调整滤波窗口的大小和参数来改变滤波效果。
选择合适的滤波方法和参数可以有效地去除图像中的噪声和提高图像的清晰度。
四、边缘检测边缘检测是一种常用的图像增强技术，它可以有效地提取图像中物体边界的信息。
在MATLAB中，可以使用edge函数来实现边缘检测。
该函数可以根据指定的算法和阈值来检测图像中的边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
选择合适的边缘检测算法和阈值可以提取出清晰的边缘信息，增强图像的视觉效果。
五、图像增强应用实例除了以上介绍的基本图像增强技巧，MATLAB还提供了许多其他的图像增强函数和工具，可以根据实际需求进行选择和使用。
基于直方图均衡化的图像曾强技术分析与Matlab实现
２ 直 方 图均 衡 化 、
直方 图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的。 对于连 灰度级直方图是灰度级 的函数 ， 是描述一幅图像 中灰度级与出 续 图像 ， 变换 函数为 ： 现这种灰度的概 率之间的关系的 图形 ， 是图像 最基本得统计特性 。 （） ｐ（ ；ｏ ，＝ ｏ／ ｃ ） （） ６ 直 方图是多种空间域处理技术的基 础 ， 直方图操作能有效地用于图 其 中【是积分变量 ， １ ） 右边为 随机 变量 ｒ 的累积分布 函数 （ Ｄ ） Ｃ Ｆ。 像增强 。 对上 式两边对ｒ 进行求导 为了便于数字 图像处理 ， 图像的直方 图须 引入离散形 式。 灰度
一
为增强后 的图像灰度级像素值 ， 相应可 以用概率密度函数 （ 来表 ｓ ） 利用Ｍａ ａ 实现直方 图均衡化技术对 图像进行处理函数格式 Ｅｂ 示 增 强 后 的 图 像 灰 度 分 布 如下 ： 可 以对［，】 内原始图像的任意一个灰度级借 进行如 下变 ０１ 区间 （） ＝ ｍｈｓ（，） １ｈ ｉ ｉ ｆｂ ｔ
Ｐ ｒ） （ｋ ： ０≤， ｉ
把结果带入 （） ３中得 到 ：
） ．
．ｒ
（） ２
ｋ＝ ０ Ｉ ・ Ｌ 一１ ， ２，一， ，
） ．
］ ＿ ＝１ ｌ） （
由此可见 ， 用啪 累积分布 函数作 为变 换函数可产生一 幅灰 度 尸ｒ） （ｋ 给出了ｒ发生 的概 率估计值 。 ｋ 级 分布具有 均匀概率密 度函数 的图像 ， 图像 的灰度级 较为均匀 该 幅 图像的灰 度级ｒ 归一化 到区间［ ，】且ｖ Ｏ 被 ０ １ ， ＝ 代表 黑色 ， 化 ［ 且覆盖 了整个范 围［，】 ３ ］ ， ０ ｌ。 灰度级均衡化的最终处理结果是扩展 ｖｌ ＝ 代表 白色 。 对于一幅给定的图像 ， 每一个像 素取得［，］ ０ １区间 内的 了图像 像素取值 的动态范 围 ， 具有 较高的对 比度 。 灰度级 是随机 的， 那么 图像灰度级 ， 可被看作为 区 ０ １的随机变 ，】 ｔａ 量【， 可 以用概率 密度 函数 （ 来表 示原始 图像 的灰度 分布 。 ３、Ｍ ａ ｌ ｂ实 现 ２就 】 ｒ ） 令Ｓ
基于直方图均衡化的图像增强系统设计
2020年第10期信息与电脑China Computer & Communication算法语言基于直方图均衡化的图像增强系统设计朱强军 楚引弟 方 圆（安徽师范大学皖江学院，安徽 芜湖 241008）摘 要：为了解决天气等环境因素导致图像低照度、模糊等问题，笔者设计了一个基于直方图均衡化的图像增强系统。
该系统首先通过全局直方图均衡化扩大图像灰度值的动态范围，再通过局部直方图均衡化放大局部细节，来获取更清晰的图像局部信息，从而能提高图像在不失真条件下的清晰度。
在MATLAB2017b软件上对该系统进行设计仿真实验，以除雾为例，实验结果表明，该系统对图像的增强效果较好。
关键词：直方图；均衡化；图像增强中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）10-045-03Image Enhancement System Design Based on Histogram EqualizationZhu Qiangjun, Chu Yindi, Fang Yuan(Wanjiang College of Anhui Normal University, Wuhu Anhui 241008, China)Abstract: In order to solve the problem of low illumination and blur caused by weather and other environmental factors, an image enhancement system based on histogram equalization is designed. The system first expands the dynamic range of image gray value by global histogram equalization, and then enlarges the local details by local histogram equalization to obtain clearer local information of image, so as to improve the clarity of image without distortion. The system is designed and simulated on matlab2017b software. Taking demisting as an example, the experimental results show that the system has a good image enhancement effect.Key words: histogram; equalization; image enhancement０ 引言现代社会对于信息的质和量有着较高的要求，而图片作为传递信息的一种方式，如何高效、高质地挑选有用的信息成为广大使用者追求的目标[1-4]。
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。
在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。
因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。
本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。
一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。
均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。
该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。
3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。
它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。
小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。
二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。
维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。
在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。
在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。
三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。
因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。
例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。
MATLAB图像直方图及均衡化处理报告
电信信息工程3班卢国梁200730213246 23 1、用matlab作出图像的直方图clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);add=[];tab1=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);figure;stem(final,'Marker','none'); figure(2)imshow(I)2、用matlab实现图像的直方图均衡化均衡化前均衡化后程序：clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);I2=I;add=[];add1=[];tab1=zeros(1,256);tab2=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);for n=1:256for i=1:ntab1(n)=tab1(n)+final(i);end;end;tab1=tab1*255;tab2=round(tab1); for n=1:afor m=1:bfor t=0:255if I(n,m)==tI2(n,m)=tab2(t+1);end;end;end;end;for n=0:255X1=I2==n;add1=[add1;sum(sum(X1))]; end;[a1,b1]=size(I2);final1=add1/(a1*b1);figure;stem(final,'Marker','none');figure(2)imshow(I2);figure(3)stem(final1,'Marker','none')均衡化后直方图实验心得体会：这次先是把老师的课件都看了一次，知道了各种方法，包括多幅图像去噪声啊，中值滤波啊等等，看了一些参考的程序，请教了同学，就写了这么几个程序，中间遇到了一些问题，比如在均衡化的时候判断的时候用错了序列，结果图像处理之后变得更加难看，思量着不可能越处理越糟糕，就里里外外看了好久的程序，毕竟是当局者，看不出来，请教了同学帮忙看错误，才找出了那个错误：if I(n,m)==add(t)；I2(n,m)=tab2(t+1);后来改为if I(n,m)==t；I2(n,m)=tab2(t+1)；图像也好看很多了！。
基于matlab的直方图均衡化
课程设计报告学生姓名：学生学号：系别：专业：届别：指导教师：电气信息工程学院制指导老师：马立宪电气工程学院：电子信息工程关键词：图像增强 直方图 均衡化Matlaba. 在0≤r≤1 区间内是单值单调增加函数；b. 对于0≤r≤1，有0≤T（r）≤1。
由概率论知，若Pr（r）和变换函数S=T（r）已知，T （S）是单值单调增-1P (S)=[P (r)dr/dS] =T (S)-13.2 直方图均衡化理论>> clear allPS=imread('E:\My Douments\2.jpg'); imshow(PS)[m,n]=size(PS);GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);概率，将其存入GP中相应位置endfigure,bar(0:255,GP,'g')title('原图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')原图像直方图end图3 直方图均衡化后的直方图PA(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end显示均衡化后的图像- 7->> x=linspace(0,1,256);>> xlabel('输入亮度值','fontsize',20)>> ylabel('输出亮度值','fontsize',20)>> text(0.18,0.5,'变换函数','fontsize',20)图5变换函数[1]章毓晋.图像处理和分析教程[M].北京：人民邮电出版社，2009.11[2]王家文，曹宇.图形图像处理[M].北京：国防工业出版社,2004.5[3]杨杰.黄朝兵.数字图像处理及MATLAB实现电子工业出版社附录:仿真总图。
基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用
基于Matlab图像增强中直方图均衡化的应用
钱海军;雷剑刚;钱峰
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2011(24)11
【摘要】图像增强是有效改善数字图像整体或局部特征的预处理技术.采用直方图均衡化的图像增强的基本原理,借助数学公式,在Matlab环境下,对数字图像进行直方图均衡化处理,实现原始图像直方图均匀分布,增加像素灰度值的动态范围,提高了图像的对比度.
【总页数】2页(P52-53)
【作者】钱海军;雷剑刚;钱峰
【作者单位】珠海城市职业技术学院广东珠海519000;北京理工大学珠海学院计算机学院广东珠海519000;北京理工大学珠海学院计算机学院广东珠海519000【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于MATLAB的图像增强处理与应用 [J], 陈霞;卫静婷
2.基于MATLAB图像增强算法的应用 [J], 王平均
3.基于Matlab的图像增强与复原技术在SEM图像中的应用 [J], 刘锦辉;彭良玉;刘美华
4.基于Matlab的直方图均衡化图像增强技术 [J], 许碧波
5.一种基于累积分布函数变换法的直方图均衡化图像增强应用研究 [J], 陈蒙
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直方图均衡化的MATLAB实现(遥感课程设计)
s T r Pr r dr
0
(2.4)
其中，
P r dr 是 r 的累积分布函数，由于累积分布函数是 r 的函数，且从 0 到 1 单调递
0 r
r
增，所以变换函数即式（2.4）满足关于 T r 在 0 r 1 区间内单值单调增加，在 0 r 1 内有 0 T r 1 的两个条件。 对公式（2.4）中的 r 求导，有 ds / dr Pr r ，把求导结果代入式（2.3），则有：
2、图像直方图均衡化
直方图是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度级的概率之间关系的统计图表。 直方
图的横坐标是灰度级 rk ， 纵坐标是图像中具有该灰度级的像素个数或出现这个灰度级数的概 率 P rk 。直方图能直观地表示出图像具有某种灰度级的像素个数，是对图像灰度值分布情 总数， nk 为第 k 级灰度的像素数。 通过观察图像的灰度直方图， 就可以判断这幅图像的对比度和清晰度， 也可以掌握图像 的明暗程度。本文即采用直方图均衡化[11]的方法来对航拍图像进行增强处理。 设 r 和 s 分别表示归一化 （注： 归一化是指图像的灰度值通过某个比例变换后限制在[0,1] 之间）的图像灰度和经直方图修正后的图像灰度，即 0 r , s 1 。在 0,1 区间内的任何一 个 r 值都可产生一个 s 值，且有： s T r 。T r 为变换函数，满足：（1）在 0 r 1 区 间内是单调递增函数；（2）对于 0 r 1 ，有 0 T r 1 。条件（1）保证变换后的灰度 从黑到白的次序不变，条件（2）确保灰度变换后的像素处于允许的范围之内。从 s 到 r 的 反变换关系为： r T 况的整体描述。概率灰度直方图的计算公式为： P rk nk / N 。其中 N 为图像中的像素
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基于直方图均衡的图像质量改善班级：测控1004学号：2013270162姓名：杨明摘要：为了解决灰度图像的灰度值分布集中在较窄的范围内，图像的细节不够清晰，对比度较低的问题。
通过直方图均衡化使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像的细节清晰，以达到增强目的，直方图均衡化可得到任意的均匀直方图灰度图像。
直方图均衡化是一种行之有效的图像增强方法，直方图均衡化是将原灰度图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。
基于Matlab编程和工具箱的使用，实现图像直方图均衡化的图像仿真。
关键词：直方图均衡化；图像增强；MatlabAbstract: In order to solve the gray image gray value distribution concentrated in a narrow range of image detail is not clear enough, the problem of low contrast. Gray histogram equalization range so that the gradation image or pulled evenly distributed, thereby increasing the contrast, so that a clear image detail, in order to achieve the purpose of enhancing, histogram equalization histogram obtained arbitrary uniform gray image . Histogram equalization is an effective method for image enhancement, histogram equalization is the histogram of the original gray-scale image by histogram transformation function becomes uniform, a uniform histogram modification then the original image, thereby obtaining a a gray uniform distribution of the new image. Matlab toolbox based programming and the use of image histogram equalization image simulation.Keywords: histogram equalization; image enhancement; Matlab引言图像处理之前都要进行图像预处理，而预处理中的一个重要环节就是进行图像增强。
增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。
图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。
“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。
“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的[1]。
图像增强的目的是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行锐化。
当一幅图像曝光不足或过度，则图像就会显得偏暗、偏亮，造成对比度过小或过大而不能清晰显示图像具体细节。
图像增强可以突出图像中这些特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的对比度[2]。
图像增强主要以图像的灰度直方图为分析处理基础，增强处理将灰度值范围拉伸到0 – 255的灰度级之间来显示，进而扩大图像灰度值的动态范围，把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，重新分配图像的像素值，从而使图像对比度提高、细节清晰，质量图像改善。
直方图均衡化是图像增强的最常用方法，通过改变原始灰度图像的灰度直方图分布情况，使灰度值重新均匀分布，这样能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，该算法简便，增强效果好。
1. 灰度直方图的定义一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数，可以用式（1）来表示图像灰度直方图的定义[3]。
()1L 10i Nn i H i -==，，，， （1） 其中i 表示灰度级，L 表示灰度级种类数， i n 表示图像中具有灰度级 i 的像素的个数，N 表示图像总的像素数。
公式（1）描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数占图像总像素的百分比，即图像中具有灰度级i 的像素出现的频率。
其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率。
图像的灰度直方图提供了该图像外观的一个全局描述，所提取的特征具有 RST 不变性，即旋转、比例和位移不变性，缺点是不能有效地表示图像的空间信息，灰度图像的灰度等级有256个，从0（最暗）到255（最亮）。
灰度直方图是灰度图像在空间域的表现，直接反映图像的灰度等级。
2. 直方图均衡化原理及操作过程直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。
这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化是通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
直方图均衡化是指通过变换函数均匀改变原始图像的灰度直方图，再通过该灰度直方图重建原始图像，从而得到一幅灰度均匀、图像细节清晰、对比度高的灰度图像[4]。
直方图均衡化是图像增强的常用方法，通过直方图统计，可以观察出图像中各种亮度所占的比例大都分布不均匀，设法增加在直方图统计中所占比例高的像素和其他占的比例少的像素之间的亮度差，可以提高图像的显示效果。
简单来说，直方图增强的方法就是压缩直方图中比例少的像素所占用的灰度范围，多出来的灰度空间按照统计比例分配给直方图中比例高的像素使用。
即对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
这种方法主要是针对人眼对灰度差别越大的图像更容易分辨的特点而做的增强。
设原始图像在()y x,处的灰度为f ，而变换后的图像灰度为g ，则对图像增强的方法可表述为将在()y x,处的灰度f 映射为g 。
在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为：()f EQ g =，这个映射函数()f EQ 必须满足两个条件（其中L 为图像的灰度级数）：()f EQ 在1L f 0-≤≤范围内是一个单值增函数。
这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白排列；对于1L f 0-≤≤有1L g 0-≤≤，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性[5]。
累积分布函数（CDF ）可以满足上述两个条件[6]，并且通过该函数可以完成将原图像f 的分布转换成g 的均匀分布。
此直方图均衡化映射函数为：()1L 210k n n f EQ g i k k -=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==，，，， （2）其中k 为灰度级，L 表示灰度级种类数。
根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。
在实际处理变换时，一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布，然后根据计算出的累计直方图分布求出k f 到k g 的灰度映射关系。
在重复上述步骤得到原图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后，按照这个映射关系对原图像各点像素进行灰度转换，即可完成对原图的直方图均衡化。
最后基于均匀化后的灰度直方图重建原图像，这样便可完成图像直方图均衡化。
3. 处理结果本文分别对两幅曝光不足与曝光过度的灰度图像应用Matlab 编程进行直方图均衡化。
曝光不足的灰度图像处理结果如图1.1所示，原始灰度图像的灰度值比较集中，主要分布在0 – 100之间，故原始图像整体比较暗，明暗对比度较差，细节不够清晰，视觉效果不太好。
经过均衡化后图像的灰度直方图在0 – 255范围内均匀分布，对比度得到明显提高，视觉效果增强。
图像的转换函数CDF 曲线如图1.2所示。
横坐标表示输入亮度，纵坐标为输出亮度，从其变换曲线可以看出直方图均衡化后图像的对比度、亮度均得到显著改善；曝光过度的处理结果如图1.3所示，变换函数曲线如图1.4所示。
图1.1 均匀化前后灰度图像与直方图图1.2转换函数曲线图1.3均匀化前后灰度图像与直方图图1.4变换函数曲线经过直方图均衡化的图像边缘信息比原始图像清晰，视觉效果较好。
因此，通过直方图均衡化有助于改善对比度过低、边缘细节不清晰的图像质量。
4. 结论从本论文实验结果可以看出直方图均衡化可以提高图像质量，特别是针对图像灰度值比较集中，即过暗或过亮的灰度图像。
通过改变原始灰度直方图的灰度值分布状况，使较为集中的灰度值均匀分布在0 –255之间，这样可以增强图像对比度，提高视觉效果。
对于像卫星遥感拍摄、医学等这类图像，具有分辨率较低、对比较不高、边缘细节模糊的缺点，通过直方图均衡化可以改善这些缺点，突出边缘细节，提高对比度。
直方图均衡化是图像增强技术的基本方法，本文分析了这种处理方法的基本理论，并用Matlab进行实验仿真，结果表明，直方图均衡化在一定程度上改善了图像的对比度差和灰度动态范围，增强了图像的可读性，在一定程度上改善了图像质量。
该算法简单，是一种十分有效的图像增强算法。
5. 程序源代码>> I=imread('pic3.jpg');%导入原始图像>> K=rgb2gray(I);%彩色图像转为灰度图像>> J=histeq(K);%均衡匀后图像>> subplot(2,2,1),imshow(K),title('原始灰度图像');%输出原始图像>> subplot(2,2,2),imhist(K),title('原始图像直方图'); %输出原始灰度直方图>> subplot(2,2,3),imshow(J),title('均衡化图像');%输出均衡化后图像>> subplot(2,2,4),imhist(J),title('均衡化直方图');%输出均衡化后直方图>> hnorm=imhist(K)./numel(K);%画转换函数曲线>> cdf=cumsum(hnorm);>> x=linspace(0,1,256);>> plot(x,cdf);xlabel('输入亮度值');ylabel('输出亮度值');text(0.2,0.5,'变换函数');参考文献[1] Rafael C, Gonzalez, Richard E.Woods.数字图像处理[M].北京：科学出版社，2004，第二版.[2] 李耀辉，刘保军.基于直方图均衡的图像增强[J].华北科技学院学报，2003，5（2）：65 – 66.[3]金华. 基于密度聚类的医学图像分割和特征提取方法研究[D]. 镇江：江苏大学，2005.[4] 敬忠良，肖刚，李振华.图像融合理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2007.[5]Chen Hee 0oi, Mat Isa N.A. Quadrants dynamic histogram equalization for contrastenhancement [J]. IEEE Transactions Consumer Electronics. 2010,56(4):89 – 93.[6] P.Shanmugavadivu, K.Balasubramanian, K.Somasundaram. Modified histogramequalization for image contrast enhancement using particle swarm optimization[J].Engineering and Information Technology. 2011.12,(5)1:16–21.。