数字图像处理-直方图处理与函数绘图

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数字图像处理PPT 第3章_图像直方图

L1
H Pi log 2 Pi i0
熵反映了图像信丰富的程度，在图像编码处理中具有重要意义。
1. 有一胶片图象，在背景明亮的天空衬托下，有一亮色屋顶的深色谷仓.
在下述各种情况下，试指出直方图看起来将是什么样子：如果该图象被（a）正确数字化；（b）数字化时增益调整过低；（c）数字化时增益调整过高；（d）数字化时偏置过大；（e）数字化时偏置过小；（f）数字化时增益和偏置均过大。假设0为暗， 255为亮。
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
3.3 灰度直方图的应用
用于判断图像量化是否恰当
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
用于确定图像二值化的阈值 0 f (x, y) T
g(x, y) 1 f (x, y) T
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
3 图像灰度直方图
3.1 图像灰度直方图的基本概念
vi
g fr (x, y,t), f g (x, y,t), fb (x, y,t)
N5=5
i
12321212
N6=8
31231221

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。

课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。

二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。

具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。

数字图像处理第3章_图像直方图

原图像的直方图
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
✓ 用于判断图像量化是否恰当
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
✓ 用于确定图像二值化的阈值
g(x,y)10
f(x,y)T f(x,y)T
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
第3章图像灰度直方图
内容： ✓ 灰度直方图的基本概念 ✓ 灰度直方图的性质 ✓ 灰度直方图的应用
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
3 图像灰度直方图
3.2 灰度直方图的性质
一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图
g f r ( x , y , t ) f g ( , x , y , t ) f b ( x , , y , t )
3 图像灰度直方图
3.3 灰度直方图的应用
✓ 用于判断图像量化是否恰当 ✓ 用于确定图像二值化的阈值 ✓ 当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积 ✓ 计算图像信息量H（熵）
3 图像灰度直方图

(完整word版)数字图像处理_胡学龙_许开宇_课后答案

胡学龙、许开宇编著《数字图像处理》思考题与习题参考答案第1 章概述1。

1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示.将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号,再由模拟/数字转化器(ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

1。

2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

（1)处理精度高。

（2）重现性能好.（3）灵活性高。

2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果.3．数字图像处理技术适用面宽。

4．数字图像处理技术综合性强。

1。

3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。

1.4 讨论数字图像处理系统的组成.列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。

答:如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统.图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。

图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。

软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。

图1。

8 数字图像处理系统结构图11。

5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点?答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box)。

两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。

数字图像处理技术PPT图像数字化和直方图

二、图像的数字化
4．量化技术
量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小的量化间隔。
一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率。
量化

一、数字图像的概念与描述
2．灰度图像
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
灰度图像描述示例
一、数字图像的概念与描述
3．彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由 RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
三基色原理

大自然中的颜色都可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生，同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光。即三基色原理。三种基色是相互独立的，红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色：红色+绿色=黄色绿色+蓝色=青色红色+蓝色=品红红色+绿色+蓝色=白色
彩色图像描述
采样间隔效果示意图
返回
均匀量化效果示意图
返回
非均匀量化效果示意图
返回
均匀量化与非均匀量化效果的比较
返回
量化与采样的效果图例
原图
低灰度级量化
低分辨率返回
黑白图像
返回
灰度图像
返回
彩色图像
返回
彩色图的灰度直方图
返回
灰度图的灰度直方图
返回
灰度分布效果比较示意图

数字图像处理实验直方图均衡化实现图像增强

XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告实验名称直方图均衡化实现图像增强实验时间年月日专业姓名学号预习操作座位号教师签名总评一、实验目的：掌握直方图均衡化的原理。

掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。

二、实验原理：直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255。

直方图如果按。

255个区分的话。

统计出来的就是，值为。

0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。

那么均衡化的意思就是。

这样表要均衡。

不直不于。

0有上万个像数，1只有1 个。

正常，直方图本身可以用小于255个区。

比如10个，那么这样相对图中的点就有一个映射，这时值0-9统计落在第一个区,值为10-19落第二个区。

这样的结果就会出来，10个区，10个统计数区。

这时。

你均衡就是让10区的统计数据都不会差很多。

表现出来的就是一张图上的颜色分布相对均衡。

总的来说直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直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

三、实验内容：利用直方图均衡化实现图像增强。

在资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“直方图均衡化”的菜单步骤如前面实验。

实验代码如下：if(m_DibHead->biBitCount!=8){MessageBox("当前版本仅支持256色位图的操作！","系统提示！",MB_ICONINFORMA TION|MB_OK);return;}zftjh(m_Image,m_DibHead->biWidth,m_DibHead->biHeight);Invalidate()；其中函数zftjh的实现代码如下：zftjh(unsigned char *lpDib,long lWidth,long lHeight){unsigned char *lpsrc;long lresult(0);long i,j;unsigned char bMap[256];long lCount[256];for(i=0;i<256;i++)lCount[i]=0;for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;lCount[*lpsrc]++;}for(i=0;i<256;i++){lresult=0;for(j=0;j<=i;j++)lresult+=lCount[j];bMap[i]=(lresult*255)/lHeight/lWidth;}for(i=0;i<lHeight;i++)for(j=0;j<lWidth;j++){lpsrc=lpDib+i*lWidth+j;*lpsrc=bMap[*lpsrc];}}原图为下图的左边部分，均值化以后的图为右边的部分：。

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述1.1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。

这样，数字图像可以用二维矩阵表示。

将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。

图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。

在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。

1.2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。

（1）处理精度高。

（2）重现性能好。

（3）灵活性高。

2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。

3．数字图像处理技术适用面宽。

4．数字图像处理技术综合性强。

1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。

1.4 讨论数字图像处理系统的组成。

列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。

答：如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。

图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。

图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。

软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。

图1.8 数字图像处理系统结构图11.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。

两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。

数字图像处理知识点汇总

数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。

2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。

i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。

也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。

ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。

也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。

量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。

4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。

5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。

内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。

（2）电器的机械运动产⽣噪声。

（3）元器件材料本⾝引起的噪声。

（4）系统内部电路噪声。

从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。

饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。

数字图像处理与分析基础整理ppt

视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示每个象素显示的bit数。查找表（LUT，look -up table）重叠显示、动态显示等。
指标3
帧存容量：图像硬件系统内部，图像存储体容量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数，通常取512512或10241024）/每个象素的字长（用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像叠加处理。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃～+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50（高）×102（深）
摄像管
摄像机中利用电子束扫描把景物的光学图像转换成电信号的一种真空电子管。
摄像管类别
氧化铅摄像管
具有良好的光电特性，灵敏度和分辨率高，靶面的均匀性好。
图像存储
压缩、存储
压缩由系统内置的微处理器来完成。压缩处理与存储图像所用的时间不可忽略，
因此在使用数码相机时可以明显感到较长的等待时间。图像格式的种类繁多，JPEG格式。
存储器
内置存储器
半导体存储器，安装在相机内部，用于临时存储图像，接口传送。
可移动存储器
CompactFlash卡（CF） SmartMedia卡（SSFDC） ATA Flash
2.2.2图像数字化器的性能
像素大小图像大小被测对象的局部特征线性度灰度级噪声

数字图像处理---直方图均衡化

数字图像处理---直⽅图均衡化直⽅图均衡化的英⽂名称是Histogram Equalization. 图像对⽐度增强的⽅法可以分成两类:⼀类是直接对⽐度增强⽅法;另⼀类是间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是两种最常见的间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸是通过对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，从⽽“扩⼤”前景和背景灰度的差别，以达到增强对⽐度的⽬的，这种⽅法可以利⽤线性或⾮线性的⽅法来实现;直⽅图均衡化则通过使⽤累积函数对灰度值进⾏“调整”以实现对⽐度的增强。

直⽅图均衡化处理的“中⼼思想”是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。

直⽅图均衡化就是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。

缺点： 1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直⽅图有⾼峰，经处理后对⽐度不⾃然的过分增强。

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，直⽅图均衡化通过有效地扩展常⽤的亮度来实现这种功能。

这种⽅法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像⾮常有⽤，这种⽅法尤其是可以带来X光图像中更好的⾻骼结构显⽰以及曝光过度或者曝光不⾜照⽚中更好的细节。

这种⽅法的⼀个主要优势是它是⼀个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直⽅图，并且计算量也不⼤。

这种⽅法的⼀个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景杂讯的对⽐度并且降低有⽤信号的对⽐度。

1.连续灰度值r：待处理图像的灰度。

假设r的取值区间[0,L-1], r = 0表⽰⿊⾊，r = L - 1表⽰⽩⾊。

科大数字图像处理复习

【复习要点比较杂，比较乱，总结得比较宽泛，需要各人筛选记忆复习】1.什么是模拟图像与数字图像，二者有什么区别？模拟图像:空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。

三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，可见物理图像。

图像上信息是连续变化的模拟量。

数字图像:用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续，以离散数学原理表达的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维矩阵属于不可见图像。

区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理,也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续不可见。

2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？数字图像处理层次：①狭义的图像处理；②图像识别与分析；③图像理解。

区别：狭义的图像处理:主要在图像像素级上进行的，是低级处理，处理的数据量非常大，输入输出均为图像，是图像—图像的过程，如图像缩放、图像平滑、对比度增强；图像识别与分析: 通过分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述，是中级处理，输入图像，输出提取的特征，是图像—数值或符号的过程，如区域分割、边界检测；图像理解: 根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处，是高级处理，输入为图像，输出为规则，是图像—描述及解释的过程，如无人驾驶，自动机器人、模式识别。

联系：随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。

具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程，逐步转化为更有组织和用途的信息。

在这个过程中，语义不断引入，操作对象也逐步发生变化。

另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。

3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？模块组成：数字图像处理系统由图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析5个模块组成。

各模块作用:图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机,数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。

(数字图像处理)灰度直方图 PPT

课堂练习答案
解：黑色像素数=520+920+490+30+40+5910=7910 白色像素数
=6050+80+20+80+440+960+420=7970 足球的总像素=7910+7970=15880 足球的面积=6644.24平方毫米像素的间距=6644.24/15880=0.42毫米
课后作业
替换D，并等式两端从D到进行积分
DH(p)dp [A(p)]D
因为A() 0
所以DH(p)dp A(D) 若令D 0,则0 H(p)dp A(0) 图象的面积
255
对于离散图象， H(D) NL NS
D0
PDF：通过除以图像的面积可以归一化灰度直方图，可得到图像的概率密度函数。
y是图象纵坐标，MAX(y) b;
I/R损伤早期脑组织
3 直方图的用途
（2）对于数字图像，有
NL NS
IOD D(i, j)
i1 j1 255
IOD kNk
k0 255
IOD kH(k)
k0
IOD 0 DH(D)dD
第2种计算方式
3 直方图的用途
（3）所以
0a0b D(x, y)dxdy 0 DH(D)dD
3. 归一化 hist[f(x,y)]/=M*N
2 直方图的计算和性质
2）直方图的性质
①不表示图像的空间信息； ②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立；
2 直方图的计算和性质
③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF。
因为H（D） d A(D) dD

图像处理直方图

pssprrdrdsssrts?????????????????1211211因此prrssr?????22211221而图象均衡化处理后图象的直方图是平直的即各灰度级具有相同的出现频数那么由于灰度级具有均匀的概率分布图象看起来就更清晰了
直方图调整法
直方图均衡化直方图匹配
直方图调整法
（一）直方图均衡化 Histogram Equalization 直方图: 直方图:是灰度级的函数，描述的是数字图象中的每一灰度级与其出现的频率 (该灰度级的象素数目)间的统计关系, 用横坐标表示灰度级, 纵坐标表示频数 (也可用概率表示)。
s r 2r T ( r )
按照这样的关系变换就可以得到一幅改善了
质量的新图像。这幅图像的灰度层次将不再是呈
现黑暗色调的图像，而是一幅灰度层次较为适中
的，比原始图像清晰，明快得多的图像。
下面还可以通过简单的推证，证明变换后
的灰度级概率密度是均匀分布的。
因为所以由于
s T ( r ) r 2r
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
2
r T 1 (r ) 1 1 s
r
取值在[0, 1]区间内，所以
r 1 1 s dr d 1 1 1 s ds ds 2 1 s

而 pr (r ) 2r 2 2(1 1 s ) 2 2 1 s 因此

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p(r)图灰像度上为的 r的总像像素素数数
n
i 1
p(ri )
1
直方图处理与函数绘图
一.灰度级直方图的概念
灰度级
123456
灰度级的像素数 7 4 3 7 2 13
图像的直方图
直方图处理与函数绘图
一. 灰度级直方图的概念
灰度图像的直方图
直方图处理与函数绘图
二. 直方图的作法
直方图处理与函数绘图
三. 直方图的性质
不同图象对应相同的直方图
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
1.原因
大多数自然图像，其灰度分布集中在较窄的区间，引起图像细节不够清晰。例如一幅过曝光的图片，其灰度级都集中在高亮度范围内，而曝光不足的图片，其灰度级集中在低亮度范围内，具有这样直方图的图片其可视效果比较差。而采用直方图均衡化修正后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，增强对比度。
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
2.直方图均衡化步骤
(求(13)变)对用换给新后定灰的的度新待代灰处替度理旧；图灰像度统，计求其出直Ps方(s)图，，这求一出步Pr是(r近k)似过nk程/N ，应
(根2)据根处据理统目计的出尽的量直做方到图合采理用，累同积时分把布灰函度数值作相变等换或, 近似地合
3.直方图均衡化MATLAB的实现
（2）imadjust函数
功能：通过直方图变换调整对比度。格式：g=imadjust(f, ［low_in high_in］,［low_out
high_out］, gamma) 说明：g=imadjust(f, ［low_in high_in］, ［ low_out high_out , gamma)返回图像f经直方图调整后的图像g，gamma为校正量［low_in high_in］为原图像中要变换的灰度范围,［ low_out high_out 指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map, ［low high］［bottom top］, gamma)调整索引色图像的调色板map。此时若［low high］和［bottom top］都为2×3的矩阵，则分别调整R、 G、B 3个分量。
用stem函数显示图像直方图
程序： I=imread(‘trees.tif'); [c,x]=imhist(I); subplot(121);imshow(I); subplot(1,2,2),stem(x,c);
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
图像的直方图
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
imhist(X, map)计算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板；
［counts, x］=imhist(...) 返回直方图数据向量counts和相应的色彩值向量x，用stem(x, counts) 同样可以显示直方图。
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
直方图处理与函数绘图
一. 灰度级直方图的概念
1 灰度级直方图
灰度级的直方图是反应一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的图形。
2 直方图的概念
设图像的灰度范围为[a,b]，r为此灰度范围内的任一灰度级，p(r)为这幅图像中灰度级为r的像素出现的频率，可以看出p(r)是r的函数。该函数的图形称为这幅图像的直方图。
（1）imhist函数：
功能：计算和显示图像的色彩直方图。格式：h=imhist(f, b)； imhist(X, map)；［counts, x］=imhist(…)；
说明：imhist(f, b)计算和显示灰度图像f的直方图，b为指定的灰度级数目，缺省值为256；p=imhist(f,b)/numel(f);得到归一化直方图。
显示索引色图像的直方图
程序： clf;load trees; subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(122);imhist(X,map);

直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
索引色图像的直方图
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
直方图处理与函数绘图
直方图处理与函数绘图
在数字图像处理中，灰度直方图是最简单的且是最有用的工具，可以说，对图像的分析与观察直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。
直方图处理与函数绘图
主要内容
1. 灰度级直方图的概念 2. 直方图的计算
3. 直方图的性质 4. 直方图均衡化 5. 直方图匹配（规定化）
显示灰度图像‘baby.jpg’的直方图
程序：I=imread(‘C:\baby.jpg’); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imhist(I);
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
灰度图像的色彩直方图
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
并到一起。
k
Sk T(rk) Pr(rj ) j0
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
例子：
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
直方图均衡化示意图
图(a) 原图灰度级直方图；图(b) 累积变换后的直方图；图(c) 均衡化后的直方图；
直方图处理与函数绘图
四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
12)）将计图算像各的灰灰度度级级的归像一素化频数（若或图概像率的）灰度级为0，1，..L-1,
则则设0令<n=k为rk<灰=1度。级L为为r灰k的度像级素层的次个层数数，，N为总的像素为数灰，度pr间(rk隔)为
其频率
Pr(rk)nk /N
3）作图（建立直角坐标系，横轴表示rk取值，纵轴表示
pr(rk) ，作出其直方图）
直方图处理与函数绘图
三. 直方图的性质
（12）它任只一反幅映图该像图，像都中能不唯同一灰地度确值定出现一的幅次与数它，对而应未反的映直某方一图灰，度但值不像同素的所图在像的，位可置能。有也相就同是的说直，方它图只。包（含3）了一该副图图像像中分某成一多灰个度区值域的，像多素个出区现域的的概直率方，图而之丢失了和其即所为在原位图置像的的信直息方。图。