数字图像直方图统计报告
图像直方图实验报告
图像直方图实验报告实验目的本实验旨在通过使用Python编程语言对图像直方图进行分析和可视化，加深对图像亮度分布的理解，并通过实验结果来探索不同图像的特点和相似性。
实验步骤1. 导入必要的库在开始实验之前，首先需要导入所需的Python库，包括numpy、matplotlib.pyplot和cv2。
可以使用以下代码导入这些库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cv22. 读取图像数据选择一张感兴趣的图像作为实验对象，并使用cv2库中的imread()函数读取图像数据。
例如，可以使用以下代码读取名为image.jpg的图像：image = cv2.imread('image.jpg', 0)3. 计算图像直方图使用numpy库中的histogram()函数计算图像的直方图。
直方图是一个表示图像亮度级别频率分布的数组。
可以使用以下代码计算直方图：histogram = np.histogram(image.flatten(), bins=256, range=[0, 256])上述代码将返回一个包含图像直方图数据的数组。
4. 可视化直方图使用matplotlib.pyplot库中的bar()函数将图像直方图可视化。
可以使用以下代码绘制直方图：plt.figure()plt.title('Image Histogram')plt.xlabel('Bins')plt.ylabel('Frequency')plt.bar(histogram[1][:-1], histogram[0], width=1, color='gray')plt.show()上述代码将绘制一个表示图像亮度级别频率分布的直方图。
5. 结果分析通过观察直方图，可以分析图像的亮度特性和分布情况。
用MATLAB统计图像直方图
提示：从1 开始，不 是从0开始！
有用的命令和函数
3、矩阵元素索引
2、双下标：
有用的命令和函数
循环控制： for 语法：for 控制条件
执行语句； end
找出5阶魔方矩阵中的25的坐标。 a=magic(5); m=0; n=0; for i=1:5 for j=1:5 if a(i,j)==25 m=i; n=j; end end end
字母 颜色
y 黄色 m 粉红 c 亮蓝 r 大红 g 绿色 b 蓝色 w 白色 k 黑色
标点 线型
· 点线
○ 圈线
× ×线
＋ ＋字线
－ 实线
*
星形线
： 虚线
－·(--) 点划线
bar(x,y)
while 使用while语句，找出最小的n，使得 n!<10e100
n = 1; while prod(1:n) < 1e100
n = n+1 end fprintf('%g! = %e > 1e100\n', n, prod(1:n)); 70! = 1.197857e+100 > 1e100
绘图：plot（x,y) x = -pi:pi/10:pi; y = tan(sin(x)) - sin(tan(x)); plot(x,y,'--rs','LineWidth',2,...
'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10)
基本概念
数字图像处理实验报告直方图均衡化
数字图像处理实验报告实验名称：直方图均衡化姓名：班级：学号：专业：电子信息工程（2+2）指导教师：陈华华实验日期：2012年5月24日直方图均衡化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。
直方图均衡化是最常见的间接对比度增强方法。
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。
直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)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:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。
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(或从白到黑)的排列。
(2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。
数字图像实验报告
五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)原始图像camera.jpg lenna.jpgrose.jpg在Matlab中输入以下语句。
I=imread('E:\tupian\rose.tif');whos(I)imshow(I)imwrite(I,'Rose.jpg','quality',10)imfinfo('Rose.jpg')imwrite(I,'Rose.bmp')A=imread('E:\tupian\lenna.jpg');B=imread('E:\tupian\camera.jpg');imfinfo('lenna.jpg')imfinfo('camera.jpg')figure;imshow(A)figure;imshow(B)C=imread('E:\tupian\camera.jpg');C1=im2bw(C);imshow(C1)六、实验结果及分析通过whos I查看图像信息。
二值化后图片转化成黑白图片，即灰度值小于等于127时赋值为0，灰度值大于127时赋值为1。
五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)原始图像在Matlab中输入以下语句。
A=imread('E:\tupian\lianhua.jpg');B=imread('E:\tupian\add1.jpg');C=imadd(A,B);imshow(C)A=imread('E:\tupian\camera.jpg');A1=imadd(A,50);A2=imadd(A,-50); %同imsubtract(A,50)subplot(131);imshow(A);title('原图')subplot(132);imshow(A1);title('+50')subplot(133);imshow(A2);title('-50')A=imread('E:\tupian\camera.jpg');background=imopen(A,strel('disk',50));Ip=imsubtract(A,background);subplot(121);imshow(A);subplot(122);imshow(Ip);I=imread('E:\tupian\house.jpg');J=immultiply(I,1.5);subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(J);A=imread('E:\tupian\camera.jpg');A=rgb2gray(A);I=double(A);J= I*0.43+90;A1=uint8(J);Ip=imdivide(A,A1);imshow(Ip,[])六、实验结果及分析1．叠加后的图像2. 减去背景后的图像4．乘以1.5后的结果六、实验结果及分析1. 绘制图像直方图2. 图像的明暗转换3. 图像的对数变换由图可以看出，图片对数变换后显示更多的内容，即对低频进行拉伸，对高频进行压缩。
4.图像增强—直方图变换 - 数字图像处理实验报告
计算机与信息工程学院验证性实验报告一、实验目的1．掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2．熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3．熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4．掌握色彩直方图的概念和计算方法5．利用MATLAB程序进行图像增强。
二、实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间城处理技术的基础。
直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中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直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本概念之一。
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素集合的最基本的统计规律。
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直方图调整，获得较好的视觉效果。
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。
下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：clc;clear allI=imread('Fig0308(a)(pollen).tif'); %读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I); %显示原图像title('原图像'); %给原图像加标题名%对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像figure;imshow(J);%给直方图均衡化后的图像加标题名title('直方图均衡化后的图像') ;%对直方图均衡化后图像进行屏幕控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅figure; subplot(1,2,1) ;imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度title('原图像直方图') ; %给原图像直方图加标题名subplot(1,2,2); %作第2幅子图imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度title('均衡变换后的直方图') ; %给均衡化后图像直方图加标题名处理后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。
数字图像处理(直方图).
21
其他类型的统计图
• 误差条：errorbar x = 1:10; y = sin(x); e = std(y)*ones(size(x)); errorbar(x,y,e)
22
其他类型的统计图
• 针状图：stem x = 1:60; y = sin(x/4); stem(x,y,'markerFace','b');
explode
17
环形饼图
ph = pie([2 4 3 5],{'North','South','East','West'}); hold on; z = 0.6*exp(i*linspace(0,pi*2,100)); fill(real(z),imag(z), 0.8*[1,1,1]);
18
二阶导数:
f m, n 1 f m, n 1 2 f m, n f x m, n , 2 x
[1 -2 1]
算子（Operator）
31
点操作
Y = F (X)
32
大局域操作
JP i, j G G IP i, j
38
for k = 1:1000
a(k) = a(k-1)+1; end 并行结构：a = [1:1000]+1;
6.递归过程
an = F(an-1) 计算过程中存在着相似的 部分，这里以阶乘为例 给出递归程序。
function y = fractorial(n); % 递归过程 if n==0; y=1; else y=fractorial(n-1)*n; end
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告⼆○⼀⼋～⼆○⼀九学年第⼀学期信息科学与⼯程学院课程设计报告书课程名称：数字图像处理班级：学号：姓名：指导教师：⼆○⼀⼋年⼗⼆⽉⼀、课程设计⽬的：1. 掌握读、写、显⽰图像的基本⽅法。
2. 掌握图像直⽅图的概念、计算⽅法以及直⽅图归⼀化、均衡化⽅法。
3. 掌握图像灰度变换的基本⽅法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。
⼆、课程设计内容及要求：1. 读⼊⼀幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。
2. 完成灰度图像的直⽅图计算、直⽅图归⼀化、直⽅图均衡化等操作。
3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（⼆值化）等，分别使⽤不同参数观察灰度变换效果（对灰度直⽅图的影响）。
三、详细设计步骤：1、所使⽤的图像⽂件都保存在Matlab 安装⽬\toolbox\images\imdemos⼦⽬录下。
2、图像的读、写、显⽰操作。
运⽤Matlab 图像处理⼯具箱中的imread函数分别读⼊灰度图像pout.tif、⼆值图像blobs.png 和RGB 图像peppers.png，观察相应的图像矩阵，并运⽤imshow 函数显⽰相应图像。
3、对⼀个RGB 彩⾊图像peppers.png，分别抽取其R、G、B 三个分量层，并显⽰各层图像。
1、以灰度图像pout.tif 为例，运⽤灰度变换法实现图像增强。
2、运⽤Matlab 编程实现灰度直⽅图的统计以及直⽅图均衡化处理过程：（1）计算并绘制原始图像的灰度直⽅图；（2）根据离散累计分布函数，对原始灰度直⽅图进⾏均衡化处理，绘制均衡化后的灰度直⽅图；（3）⽣成均衡化处理后的新图像，显⽰并保存。
（4）⽐较原始图像和新图像的对⽐度。
（1）利⽤Matlab 函数IMNOISE（），在原图上分别叠加⾼斯噪声和椒盐噪声（2）实现均值滤波和中值滤波的功能，去除噪声；（3）调整窗⼝⼤⼩，采⽤对⽐均值滤波中值滤波的性能；1、以灰度图像rice.png 为例，实现Roberts 算⼦、Sobel 算⼦、Prewitt算⼦对其进⾏边缘检测，并实现根据梯度⽣成 5 种不同的增强图像。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告光信13-2班2013210191韩照夏数字图像处理实验报告实验一数字图像空间域平滑一、实验目的掌握图像空间域平滑的原理和程序设计；观察对图像进行平滑增强的效果。
二、实验设备计算机，Matlab程序平台。
三、实验原理图像平滑处理的目的是改善图像质量和抽出对象特征。
任何一幅未经处理的原始图像，都存在着一定程度的噪声干扰。
噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没特征，给分析带来困难。
消除图像噪声的工作称为图像平滑或滤波。
针对不同噪声源（如光栅扫描、底片颗粒、机械元件、信道传输等）引起的不同种类噪声（如加性噪声、乘性噪声、量化噪声等），平滑方法也不同。
平滑可以在空间域进行，也可以在频率域进行。
1.局部平均法局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。
假设图像由许多灰度恒定的小块组成，相邻象素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。
因此，可用邻域内各象素的灰度平均值代替该象素原来的灰度值，实现图像的平滑。
对图像采用3×3的邻域平均法，其作用相当于用以下模板与图像进行卷积运算。
2. 超限象素平滑法 对邻域平均法稍加改进，可导出超限象素平滑法。
其原理是将f(x,y)和邻域平均g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定点（x,y ）的最后灰度g ´(x,y)。
其表达式为3. 二维中值滤波中值滤波就是用一个奇数点的移动窗口， 将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替。
二维中值滤波可由下式表示常用的窗口有：四、实验步骤1.实验准备：打开计算机，进入Matlab 程序界面。
2.输入图像空间域平滑处理程序，程序如下：⎩⎨⎧>-= ),(),(),( ),,(),('其他，当y x f T y x g y x f y x g y x g )},({),(y x f Med y x g A=程序1.1 图像平滑处理clear;clc;I=imread('lena.jpg');subplot(3,2,1);imshow(I);title('原图像');I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(3,2,2);imshow(I1);title('对I加椒盐噪声的图像');h2=fspecial('average',[3 3]);I2=imfilter(I1,h2,'replicate');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('3×3邻域平滑');h3=fspecial('average',[5 5]);I3=imfilter(I1,h3,'replicate');subplot(3,2,4);imshow(I3);title('5×5邻域平滑');I4=I1;I4((abs(I1-I2))>64)=I2((abs(I1-I2))>64);subplot(3,2,5);imshow(I4);title('3×3超限象素平滑(T=64)'); I5=I1;I5((abs(I1-I3))>48)=I3((abs(I1-I3))>48);subplot(3,2,6);imshow(I5);title('5×5超限象素平滑(T=48)');程序1.2 图像平均平滑与中值滤波clear;clc;I=imread('lena.jpg');subplot(3,3,1);imshow(I);title('原图像');I1=imnoise(I,'gaussian',0.02);subplot(3,3,2);imshow(I1);title('高斯噪声');I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(3,3,3);imshow(I1);title('椒盐噪声');h1=fspecial('average',[3 3]);I3=imfilter(I1,h1,'replicate');subplot(3,3,4);imshow(I3);title('对I1 3×3邻域平滑');h2=fspecial('average',[3 3]);I4=imfilter(I2,h2,'replicate');subplot(3,3,5);imshow(I4);title('对I2 3×3邻域平滑');I5=medfilt2(I1,[5 5]);subplot(3,3,6);imshow(I5);title('对I1 5×5中值滤波');I6=medfilt2(I2,[5 5]);subplot(3,3,7);imshow(I6);title('对I2 5×5中值滤波');3.运行图像处理程序，并保存处理结果图像。
数字图像实验 图像直方图分析1234
试验三：图像直方图分析一·实验目的1.掌握VC++6.0图像编程的基本操作2. 应用VC++6.0编程绘制灰度直方图。
二·实验内容1．用VC++6.0绘制灰度直方图；2. 对图像进行直方图分析。
三·实验步骤（1）启动VC++6.0，打开Dip工程。
（2）将Pointpro.h、Pointpro.cpp文件及Areapro.h、Areapro.cpp文件拷贝到当前工程目录文件里面。
（3）在Fileview-->Dipfiles→右键→Setting→Link→添加Pointpro.h、Pointpro.cpp 文件及Areapro.h、Areapro.cpp文件。
（4）在菜单栏→insert→resouce→dialog→new,在对话框模版的非控制区点击鼠标右键，在弹出的对话框中选properties,设置为ID：IDD_DLG_Intensity,C标题：Histogram，关闭属性对话框，回到“建立类向导”（MFC classwizard）,在弹出的对话框中选创建新类CDlgIntensity后确定。
并且在FileView中修改DlgIntensity.cpp和DlgIntensity.h相应的代码；（5）在弹出的对话框中，添加如下的按钮等控件：例如右键单击上面最大的静态文本，在弹出的对话框中选“属性”，在属性对话框中添加如下内容：（6）在ResourceView栏中→Menu→选IDR_DIPTYPE ,如图在View菜单栏下空的一栏中，右键鼠标，在弹出的对话框中选属性properties，在弹出的对话框中，设置：ID：ID_VIEW_HIST,标题为Histogram,在建立的类向导中选类为CDlgIntensity,确定。
（7）在StdAfx.h中添加#include<math.h>（8）在DipView.h中//{{AFX_MSG(CDipView)下添加afx_msg void OnViewHist();afx_msg void OnUpdateViewHist(CCmdUI* pCmdUI); （9）DipView.cpp添加#include "PointPro.h"和#include "DlgIntensity.h"，在BEGIN_MESSAGE_MAP(CDipView, CScrollView)处添加：ON_COMMAND(ID_VIEW_HIST, OnViewHist)ON_UPDATE_COMMAND_UI(ID_VIEW_HIST, OnUpdateViewHist) 在// CDipView message handlers下面添加：void CDipView::OnViewHist(){CDipDoc* pDoc = GetDocument();ASSERT_V ALID(pDoc);//判断当前是否有图像对象if( pDoc->m_pDibObject == NULL ) return;//在点处理CPointPro类中创建用来绘制直方图的数据CPointPro PointOperation( pDoc->m_pDibObject );int *pHistogram = PointOperation.GetHistogram();//生成一个对话框CHistDlg类的实例CDlgIntensity HistDlg;//将绘制直方图的数据传递给CHistDlg对话框类的公有成员变量m_pnHistogramif( pHistogram != NULL ){//设置直方图数据指针HistDlg.m_pnHistogram = pHistogram;//设置当前像素值为0的像素数HistDlg.m_nCurrentPiexsNum = pHistogram[0];//设置是否为256级灰度图像HistDlg.m_bIsGray256 = PointOperation.IsGray256();}//显示对话框if ( HistDlg.DoModal() != IDOK)return;delete [] pHistogram;}void CDipView::OnUpdateViewHist(CCmdUI* pCmdUI){CDipDoc* pDoc = GetDocument();ASSERT_V ALID(pDoc);pCmdUI->Enable( pDoc->m_pDibObject->GetNumBits() >= 8);}（10）在DipDoc.h中添加：protected:long m_lHeight;long m_lWidth;（11）在DipDoc.cpp中添加菜单命令：#include "AreaPro.h"，在CDipDoc::CDipDoc()下面添加{m_pDibObject = NULL;m_bImageLoaded = FALSE;// TODO: add one-time construction code herem_lHeight = 0;m_lWidth = 0;}在最下面添加：void CDipDoc::OnFileSaveAs(){// TODO: Add your command handler code herestatic int nIndex = 1;CFileDialog DialogSaveAs( FALSE, NULL, m_pDibObject->GetImageName(),OFN_HIDEREADONLY, szFilter );DialogSaveAs.m_ofn.nFilterIndex = (DWORD) nIndex;if( DialogSaveAs.DoModal() == IDOK ){CMainFrame *pMainFrame = ( CMainFrame * )AfxGetMainWnd();CChildFrame *pChildFrame = ( CChildFrame * )pMainFrame->MDIGetActive();CDipView *pDipView = ( CDipView * )pChildFrame->GetActiveView();nIndex = (int) DialogSaveAs.m_ofn.nFilterIndex;if( nIndex == 5 ){if( m_pDibObject->GetNumBits() != 24 ){AfxMessageBox("必须是24位真彩色图像才能存为JPEG格式！");return;}}if( m_pDibObject != NULL ){CString strPathName = DialogSaveAs.GetPathName();int nFindIndex = strPathName.Find(".");if( nFindIndex != -1)strPathName = strPathName.Left( nFindIndex );strPathName += CDibObject::szExtensions[ nIndex - 1 ];//m_pDibObject->ProcessImageHeader();//m_pDibObject->ProcessPalette();m_pDibObject->Save( strPathName );CString strFileName = DialogSaveAs.GetFileName();nFindIndex = strFileName.Find(".");if ( nFindIndex != -1 )strFileName = strFileName.Left( nFindIndex );strFileName += CDibObject::szExtensions[ nIndex - 1 ];pChildFrame->SetWindowText( strFileName );SetPathName( strPathName );if( nIndex == 5 ){m_pDibObject->Load( strPathName );pDipView->InvalidateRect( NULL, FALSE );pDipView->UpdateWindow();}}}}（12）在ChildFrm.h中添加public:CChildFrame();int m_nWidth, m_nHeight;（13）在ChildFrm.cpp中添加CChildFrame::CChildFrame(){m_nWidth = 300;m_nHeight = 150;}在BOOL CChildFrame::PreCreateWindow(CREATESTRUCT& cs)添加：{// TODO: Modify the Window class or styles here by modifying// the CREATESTRUCT cscs.cx = m_nWidth;cs.cy = m_nHeight;if( !CMDIChildWnd::PreCreateWindow(cs) ) return FALSE;return TRUE;}一、实验结果二、实验心得及体会通过做这次实验，使我又学到了关于图像直方图的知识，进一步掌握了图像编程的基本操作：会应用VC++6.0编程绘制灰度直方图。
南理工数字图象处理报告
数字图像处理实验报告姓名:学号:班级:指导老师: 王欢实验一1.实验目的对一幅图像的直方图进行均衡化,即产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展像素取值的动态范围，达到了图象增强的目的2.实验原理(1).直方图的理论基础：a.直方图概念：灰度直方图表示图像中每种灰度出现的频率。
b.直方图的作用：反映一幅图像的灰度分布特性c.直方图的计算：(2).直方图的优点直方图具有很多的优点，直方图能反映图像的概貌，比如图像中有几类目标，目标和背景的分布如何；通过直方图可以直接计算图像中的最大亮度、最小亮度、平均亮度、对比度以及中间亮度等。
使用直方图可以完成图像分割、目标检索等。
因为不同的目标具有不同的颜色分布。
使用归一化直方图作目标匹配，还不易受到目标翻转和目标大小变化的影响。
在图像查询的系统中，直方图有很大的应用，用它存储目标的特征占有空间小，且执行速度快。
(3).均衡化原理∑==ki ik nn r P 0)(根据熵理论可知当H[0],H[1]…,H[n-1]相等时，图像信息量Hi 都相等，即把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素值的范围，增强了图像的对比效果。
令A0是图像面积，N 是有效亮度级的个数，对于一个完全平坦的直方图来说，应该在每一个亮度级上A0/N 个象素。
设g 是原来的灰度级，G 是变换后的灰度级，则可描述为：G=F(g)。
实际应用中，有两种情况需要考虑：(1)多个至一个：若有连续n 个灰级的频数之和级等于A/N, 则必导致它们合并成一个灰度级。
(2)一个到多个：若有某个灰级的频数是A0 /N 的R 倍，则必须将其分为R 个不同的灰阶级，每一个上都是A0 /N 。
情况(1)导致的灰度级的合并是简单的(是多到一的映射关系)，但情况(2)时的分解是不容易的(是一到多的关系) ，因为确实难以判定g 在图像的不同位置，到底如何分解才是最好。
假设灰度级g 要映射到[GL, GR]中，有3种规则可以遵循： (1)规则1：总是将g 映射为(GL+GR)/2。
图像的直方图统计实验报告
华侨大学数字图像处理与图像通信实验报告实验题目：图像的直方图统计专业、班级：通信3班学生姓名：学号：分数:2014 年 6 月 4 日一、实验目的：掌握直方图统计的算法原理和程序设计，了解各种图像的直方图统计的意义及其用途。
二、实验设备：计算机、matlab 7.0软件三、实验原理灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的频率(像素个数与图像像素总数之比)。
直方图的作法如下： a ）将图像的灰度级归一化若图像的灰度级为：0,1,,1,L -则令,0,1,,110 1.k k kr k L L r ==--≤≤则在灰度级中，0k r =代表黑，1k r =代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说k r 是一个随机变量。
b)计算各灰度级的像素概率()()k k k r k k r k n r n n p r n n k p r =设为灰度级为的像素的个数，为总的像素个数，令是像素值为的像素的频数，为其出现的概率 c)作图建立直角坐标系，横轴表示r k 的取值，纵轴表示p r (r k )的取值，作p r (r k )的函数图。
四、实验内容：实现对一幅灰度图像的像素的统计，并绘制直方图。
程序编码：I=imread('C:\MATLAB7\work\2.png'); figure(1)subplot(1,2,1) imshow(I); title('原图') add=[];tab1=zeros(1,256) for n=0:255 X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a b]=size(I); final=add/(a*b); subplot(1,2,2); bar(0:255,final,'g'); title('灰度级图象')原图-100010*******00.0050.010.0150.020.0250.030.035灰度级图象。
实验-数字图像的直方图统计
实验二数字图像的直方图统计一、实验目的1．了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理；2．掌握用VC编程实现直方图统计的方法；3．在微机上调试程序；5. 分析数字图像直方图的特点。
二、实验原理图像的直方图图像的（灰度统计）直方图是一个一维的离散函数。
它的定义为：设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值，n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数，n是图像象素总数，则：p s(s k)= n k/n k=0，1， ，L-1称为图像f(x,y)的直方图。
这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。
以n k为自变量，以p s(s k)为函数，得到的曲线就是图像的直方图，在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。
它提供了原图灰度值的分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。
对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。
图2-1 灰度图像直方图统计流程三、实验前准备1．预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容；2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法；3．了解本实验的目的和实验内容。
四、实验内容1．在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像；2．编写对灰度图像进行直方图统计的程序，并将结果显示在屏幕上。
五、实验报告要求1．总结对灰度图像进行直方图统计的过程，比较不同的图像其直方图特性；2．对实验结果进行分析。
六、参考步骤和程序在实验一的基础上，进行如下操作：1、点击ResourceView，右键点击Dialog，选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为ID_HIST，对话框名称改为“直方图”2、在工具栏中点“插入”－“新建类”，输入类名，并选Base Class为CDialog，Dialog ID为ID_HIST。
这样就将对话框和类联系起来了，在该对话框中拖入一Edit控件，将其ID 设为IDC_HISTSHOW；3、快捷键“Ctrl＋W”，出现MFC ClassWizard对话框，在Messages栏中分别选WM_INITDIALOG和WM_Paint，再点击“Add Function”，即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。
(精品)数字图像处理实验报告--直方图规定化
数字图像处理实验报告直方图匹配规定化直方图均衡化能够自动增强整个图像的对比度，但它的具体增强效果不容易控制，处理的结果总是得到全局均匀化的直方图。
实际上有时需要变换直方图，使之成为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度。
这时可以采用比较灵活的直方图规定化。
一般来说正确地选择规定化的函数可以获得比直方图均衡化更好的效果。
所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。
所以，直方图修正的关键就是灰度映像函数。
直方图匹配方法主要有3个步骤（这里设M和N分别为原始图和规定图中的灰度级数，且只考虑N≤M的情况）：(1) 如同均衡化方法中，对原始图的直方图进行灰度均衡化：(2) 规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换：(3) 将第1个步骤得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图，也就是将所有pf(fi)对应到pu(uj)去。
一、A图直方图规定B图Matlab程序:%直方图规定化clear allA=imread('C:\Users\hp\Desktop\A.tif'); %读入A图像imshow(A) %显示出来title('输入的A图像')%绘制直方图[m,n]=size(A); %测量图像尺寸B=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255B(k+1)=length(find(A==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入B中相应位置endfigure,bar(0:255,B,'g'); %绘制直方图title('A图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])C=imread('C:\Users\hp\Desktop\B.tif');%读入B图像imshow(C) %显示出来title('输入的B图像')%绘制直方图[m,n]=size(C); %测量图像尺寸D=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255D(k+1)=length(find(C==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入D中相应位置endfigure,bar(0:255,D,'g'); %绘制直方图title('B图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])S1=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=D(j)+S1(i); %计算B灰度图累计直方图endendcounts=Bfigure,bar(0:255,counts,'r')title('A图像直方图 ')S2=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS2(i)=counts(j)+S2(i);endend; %"累计"规定化直方图%对比直方图，找到相差最小的灰度级for i=1:256for j=1:255if S1(j)<=S2(i)&S1(j+1)>=S2(i)if abs(S1(j)-S2(i))<=abs(S1(j+1)-S2(i)) T(i)=j;else T(i)=j+1;endendendend%确定变换关系，重组直方图H=zeros(1,256);H(1)=S2(1);for i=2:255if T(i-1)>0for k=(T(i-1)+1):T(i)H(i)=H(i)+D(k);endelse H(i)=0;endendfigure,bar(0:255,H,'g') %显示规定化后的直方图title('A规定B后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.6])%显示规定图PA=C; %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素for i=1:mfor j=1:nfor k=2:255if T(k-1)<=C(i,j)&C(i,j)<=T(k)PA(i,j)=k;break;endendendendfigure,imshow(PA) %显示规定化后的图像title('A规定B后图像')imwrite(PA,'guidinghua.bmp');二、用已知直方图规定A图规定灰度为[zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49 ),0.2,zeros(1,49),0.1]Matlab程序：clear allA=imread('C:\Users\hp\Desktop\B.tif'); %读入A图像imshow(A) %显示出来title('输入的A图像')%绘制直方图[m,n]=size(A); %测量图像尺寸B=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255B(k+1)=length(find(A==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入B中相应位置endfigure,bar(0:255,B,'g'); %绘制直方图title('A图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])S1=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=B(j)+S1(i); %计算原灰度图累计直方图endendcounts=[zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1,zer os(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1];%规定化直方图figure,bar(1:300,counts,'r')title('规定化直方图')S2=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS2(i)=counts(j)+S2(i);endend; %"累计"规定化直方图%对比直方图，找到相差最小的灰度级for i=1:256for j=1:256if S1(j)<=S2(i)&S1(j+1)>=S2(i)if abs(S1(j)-S2(i))<=abs(S1(j+1)-S2(i)) T(i)=j;else T(i)=j+1;endendendend%确定变换关系，重组直方图H=zeros(1,256);H(1)=S2(1);for i=2:256if T(i-1)>0for k=(T(i-1)+1):T(i)H(i)=H(i)+B(k);endelse H(i)=0;endendfigure,bar(0:255,H,'g') %显示规定化后的直方图title('规定化后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.6])%显示规定图PA=A; %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素for i=1:mfor j=1:nfor k=2:256if T(k-1)<=A(i,j)&A(i,j)<=T(k)PA(i,j)=k;break;endendendendfigure,imshow(PA) %显示规定化后的图像title('规定化后图像')imwrite(PA,'guidinghua.bmp');。
统计图像直方图及图像均衡化
数字图像处理实验报告一、实验内容：1、统计图像直方图2、直方图的均衡化二、实验目的：1、学会在VC环境下使用opencv，能学会基本的图像导入与显示2、学会加载图像及图像各像素点的统计3、理解并掌握利用直方图均衡化图像的过程，并用程序加以实现三、实验代码：#include "cv.h"#include "highgui.h"#include<stdio.h>#include<math.h>int main( int argc, char** argv ){IplImage* plmg; //声明IplImage指针int height,width,step,channels;uchar *data;int i,j,k,r,count=0;int r0[256]={0};float pr[256]={0},sk[256]={0};//载入图像plmg = cvLoadImage("Tulips.jpg", 1);{cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口cvShowImage( "Image", plmg );//显示图像//统计图像各参数并赋值height=plmg->height;width=plmg->width;step=plmg->widthStep;channels=plmg->nChannels;data=(uchar *)plmg->imageData;printf("Processing a %d*%d with %d channels\n",height,width,channels);//反转图像/* for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++)for(k=0;k<channels;k++)data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];cvNamedWindow( "Image1", 1 );//创建窗口cvShowImage( "Image1", plmg );//显示图像*/for(i=0;i<height;i++) //统计直方图for(j=0;j<width;j++)for(k=0;k<channels;k++)//for(r=0;r<256;r++)r0[data[i*step+j*channels+k]]++;for(r=0;r<256;r++)count=count+r0[r];for(r=0;r<256;r++)printf("pixel %d is %d\n",r,r0[r]);printf("all pixels=%d\n",count);for(r=0;r<256;r++){pr[r]=r0[r]/(float)count; //像素点归一化printf("pixel %d 的个数及归一化：%d %f\n",r,r0[r],pr[r]);}sk[0]=255*pr[0]; //均衡化像素函数for(r=1;r<256;r++)sk[r]=sk[r-1]+pr[r]*255;for(r=0;r<256;r++){printf("pixel %d befor equilibria is %d ,after is %f \n",r,r0[r],sk[r]);}//映射到原图像，即像素值强制修改为均衡后的值for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++)for(k=0;k<channels;k++)data[i*step+j*channels+k]=sk[data[i*step+j*channels+k]];cvNamedWindow( "Image1", 1 );//创建窗口cvShowImage( "Image1", plmg );//显示图像*/cvWaitKey(0); //等待按键cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口cvReleaseImage( &plmg ); //释放图像return 0;}return -1;}四、实验结果：五、实验心得：1、每建立一个将要使用opencv的VC Project ，都需要给它指定需要的lib文件2、需要加载的图像必须和所建工程的程序文件在同一个目录下3、对图像操作时，必须先把定义的图像参数赋值，否则将不能对图像进行修改4、初步掌握了opencv在VC环境下的运行与基本的opencv语句5、图像均衡化时，要注意归一时是除以所有像素点的总数，均衡时概率依次累加后乘以的是最大灰度级，同时要注意所用数组整型和浮点型的转换6、实验误区：各灰度级经过像素点的计算得到均衡化的结果是灰度数，而不再是像素点的个数7、数组赋值需用{}。
数字图像处理-直方图-实验报告
实验三直方图一、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，画灰度直方图和均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。
三、实验原理灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。
通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。
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、实验程序1.函数功能，画出图像的直方图，并对图像进行直方图均衡2.直接读图像football.jpg，读到I中3.graydis是原始直方图各灰度级像素个数4.原始直方图graydispro，利用原始直方图计算原始累计直方图graydispro5.t[]计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系，t坐标代表原始的灰度，t[]代表对应原始坐标的新坐标6.new_graydis是统计新直方图各灰度级像素个数7.计算新的灰度直方图new_graydispro,利用新的直方图计算新的累计直方图new_graydispro8.计算直方图均衡后的新图new_J程序如下：I=imread('football.jpg'); %读入图片J=rgb2gray(I); %将彩色图片转换为灰度图Imshow(J);graydis=zeros(1,256); %设置矩阵大小graydispro=zeros(1,256);new_graydis=zeros(1,256);new_graydispro=zeros(1,256);[h w]=size(J);new_J=zeros(h,w);%计算原始直方图各灰度级像素个数graydisfor x=1:hfor y=1:wgraydis(1,J(x,y))=graydis(1,J(x,y))+1;endend%计算原始直方图graydisprograydispro=graydis./sum(graydis);subplot(1,2,1);plot(graydispro);title('灰度直方图');xlabel('灰度值');ylabel('像素的概率密度');%计算原始累计直方图for i=2:256graydispro(1,i)=graydispro(1,i)+graydispro(1,i-1);end%计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系for i=1:256t(1,i)=floor(254*graydispro(1,i)+0.5);end%统计新直方图各灰度级像素个数new_graydisfor i=1:256new_graydis(1,t(1,i)+1)=new_graydis(1,t(1,i)+1)+graydis(1,i); end%计算新的灰度直方图new_graydispronew_graydispro=new_graydis./sum(new_graydis);subplot(1,2,2);plot(new_graydispro);title('均衡化后的灰度直方图');xlabel('灰度值');ylabel('像素的概率密度');%计算直方图均衡后的新图new_J for x=1:hfor y=1:wnew_J(x,y)=t(1,J(x,y));endendfigure,imshow(J,[]);title('原图');figure,imshow(new_J,[]);title('直方图均衡化后的图');。
数字图像处理实验报告 直方图均衡化
课程设计课程名称数字图像处理题目名称直方图均衡化学生学院信息工程学院专业班级 10级电信2班学号学生姓名指导教师曹江中2013年 1 月日设计题目：直方图均衡化1、直方图的理论基础：（1）直方图概念：灰度直方图表示图像中每种灰度出现的频率。
（2）直方图的作用： 反映一幅图像的灰度分布特性（3）直方图的计算： 式中：n k 为图像中出现r k 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而n k /n 即为频数。
2、设计目的： 产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展像素取值的动态范围，达到了图象增强的目的。
3、直方图均衡化的效果 ：1）变换后直方图趋向平坦，灰级减少，灰度合并。
2）原始象含有象素数多的几个灰级间隔被拉大了，压缩的只是象素数少的几个灰度级，实际视觉能够接收的信息量大大地增强了，增加了图象的反差。
同时，也增加了图象的可视粒度。
4、离散情况下的直方图均衡化的算法：A 、列出原始图像的灰度级B 、统计各灰度级的像素数目C 、计算原始图像直方图各灰度级的频数D 、计算累积分布函数F 、应用以下公式计算映射后的输出图像的灰度级，P 为输出图像灰度级的个数，其中INT 为取整符号：G 、用的映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似为均匀分布的输出图像。
5、主要代码///////////////////////////////////////////////////////////////////画两个直方图坐标轴/////////////////////////////////////////////////////////////////// void CImageView::OnDraw(CDC* pDC){1,,1,0,-=L j f j 1,,1,0,-=L j n j 1,,1,0,/)(-==L j n n f P j j f 1,,,1,0,)()(0-==∑=L k j f P f C k j j f ]5.0)()[(min min max ++-=g f C g g INT g i nn r p k k =)(1,,2,1,010-=≤≤l k r kCImageDoc* pDoc = GetDocument();ASSERT_VALID(pDoc);// TODO: add draw code for native data hereif(m_dib.m_bLoaded==true) //判断是否加载图像{//获取图像宽和高int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight(); ASSERT_VALID(pDoc);// TODO: add draw code for native data hereif(m_dib.m_bLoaded==true){int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();m_dib.ShowDIB(pDC,10,10,nw,nh,m_dib.m_pDIBData,m_dib.m_pBMI);m_dib.ShowDIB(pDC,400,10,nw,nh,m_dib.m_pDumpDIBData,m_dib.m_pBMI) ;}if(m_bHist==true){//绘画直方图CString str;int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i;// 绘制坐标轴pDC->MoveTo(10,nh+20); //（10，nh+20 ）是直方图的左上角坐标// 垂直轴pDC->LineTo(10,nh+200);//（10，nh+200 ）是直方图的左下角坐标// 水平轴pDC->LineTo(310,nh+200);//（310，nh+200 ）是直方图的右下角坐标// 写X轴刻度值str.Format("0");pDC->TextOut(10, nh+200+10, str);str.Format("50");pDC->TextOut(60, nh+200+10, str);str.Format("100");pDC->TextOut(110, nh+200+10, str);str.Format("150");pDC->TextOut(160, nh+200+10, str);str.Format("200");pDC->TextOut(210, nh+200+10, str);str.Format("255");pDC->TextOut(265, nh+200+10, str);str.Format("原图直方图归一化");pDC->TextOut(100, nh+230+10, str);// 绘制X轴刻度for ( i = 0; i < 256; i += 25){if ((i & 1) == 0){// 10的倍数pDC->MoveTo(i + 10, nh+200-2);pDC->LineTo(i + 10, nh+200+2);}else{// 10的倍数pDC->MoveTo(i + 10, nh+200-2);pDC->LineTo(i + 10, nh+200+2);}}// 绘制X轴箭头pDC->MoveTo(305,nh+200-5);pDC->LineTo(310,nh+200);pDC->LineTo(305,nh+200+5);// 绘制y轴箭头pDC->MoveTo(10,nh+20);pDC->LineTo(5,nh+20+5);pDC->MoveTo(10,nh+20);pDC->LineTo(15,nh+20+5);int max=0;for(i=0;i<256;i++)if(m_yuantu[i]>max)max=m_yuantu[i];for(i=0;i<256;i++){pDC->MoveTo(10+i,nh+200);pDC->LineTo(10+i,nh+200-(m_yuantu[i]*160/max));}}/******************///TEST 第二个直方图if(m_bHist==true){//绘画直方图CString str;int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i;// 绘制坐标轴pDC->MoveTo(160+nw,nh+20); //（10，nh+20 ）是直方图的左上角坐标// 垂直轴pDC->LineTo(160+nw,nh+200);//（10，nh+200 ）是直方图的左下角坐标// 水平轴pDC->LineTo(460+nw,nh+200);//（310，nh+200 ）是直方图的右下角坐标// 写X轴刻度值str.Format("0");pDC->TextOut(415, nh+200+10, str);str.Format("50");pDC->TextOut(465, nh+200+10, str);str.Format("100");pDC->TextOut(515, nh+200+10, str);str.Format("150");pDC->TextOut(565, nh+200+10, str);str.Format("200");pDC->TextOut(615, nh+200+10, str);str.Format("255");pDC->TextOut(670, nh+200+10, str);str.Format("直方图均衡化后归一化");pDC->TextOut(505, nh+230+10, str);// 绘制X轴刻度for ( i = 0; i < 256; i += 25){if ((i & 1) == 0){// 10的倍数pDC->MoveTo(i + 420, nh+200-2);pDC->LineTo(i + 415, nh+200+2);}else{// 10的倍数pDC->MoveTo(i + 420, nh+200-2);pDC->LineTo(i + 420, nh+200+2);}}// 绘制X轴箭头pDC->MoveTo(710,nh+200-5);pDC->LineTo(715,nh+200);pDC->LineTo(710,nh+200+5);// 绘制y轴箭头pDC->MoveTo(415,nh+20);pDC->LineTo(410,nh+20+5);pDC->MoveTo(415,nh+20);pDC->LineTo(420,nh+20+5);int max=0;for(i=0;i<256;i++)if(m_hist[i]>max)max=m_hist[i];for(i=0;i<256;i++){pDC->MoveTo(415+i,nh+200);pDC->LineTo(415+i,nh+200-(m_hist[i]*160/max));}}/*************/// 显示图像（具体的参数见CDIB类的该函数说明）m_dib.ShowDIB(pDC,10,10,nw,nh,m_dib.m_pDIBData,m_dib.m_pBMI);m_dib.ShowDIB(pDC,400,10,nw,nh,m_dib.m_pDumpDIBData,m_dib.m_pBMI);}}/////////////////////////////////////////////////////////////////////直方图均衡化及直方图归一化坐标轴赋值程序///////////////////////////////////////////////////////////////////// void CImageView::OnZhifangtu(){//判断图像是否打开，没打开，则弹出提示框并退出函数if(!m_dib.m_bLoaded){AfxMessageBox("图像还打开，请先打开图像！");return;}//获取图像宽和高及定义成员变量int nw=m_dib.GetDIBWidth();int nh=m_dib.GetDIBHeight();int i,j;int *arr=new int [nw*nh];int n[256]={0};float p[256]={0.0},c[256]={0.0};BYTE* pdata=m_dib.m_pdata;for(i=0;i<256;i++) //初始化直方图数组m_yuantu[i]=0;if(1)//m_dib.m_nImType==24){for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){BYTE temp=pdata[j*nw+i];m_yuantu[temp]++;}}m_bHist=true;//直方图归一化计算for(i=0;i<nh;i++){for(j=0;j<nw;j++){n[m_dib.m_pdata[i*nw+j]]++;}}for(i=0;i<256;i++){(float)p[i]=(float)n[i]/(float)(nw*nh); }//归一化后累计计算for(i=0;i<256;i++){for(j=0;j<=i;j++){c[i]+=p[j];}}//找到灰度值最大值最小值int max=m_dib.m_pdata[0],min=m_dib.m_pdata[0]; for(i=0;i<nh;i++){for(j=0;j<nw;j++){if(max<m_dib.m_pdata[i*nw+j]){max=m_dib.m_pdata[i*nw+j];}else if(min>m_dib.m_pdata[i*nw+j]){min=m_dib.m_pdata[i*nw+j];}}}//套公式直方图均衡化计算赋值给arr[]一维数组for(i=0;i<nh;i++){for(j=0;j<nw;j++){arr[i*nw+j]=int(c[m_dib.m_pdata[i*nw+j]]*(max-min)+min+0.5); }}//一维数组arr[]赋值给新图像for( j=0;j<nh;j++){for(i=0;i<nw;i++){m_dib.m_pdata[j*nw+i]=arr[j*nw+i];}}//将修改的m_pdata的数据赋值给m_pDIBData，以显示修改的结果m_dib.UpdateData();//刷新屏幕Invalidate();for(i=0;i<256;i++) //初始化直方图数组m_hist[i]=0;if(1)//m_dib.m_nImType==24){for(j=0;j<nh;j++)for(i=0;i<nw;i++){BYTE temp=pdata[j*nw+i];m_hist[temp]++;}}m_bHist=true;// TODO: Add your command handler code here}6、实验结果。
直方图均衡实验报告
数字图像处理实验报告实验二图像直方图均衡姓名：*******学号：*********专业：************一．实验目的学习并掌握图像直方图均衡的基本理论，并通过分析均衡前后的图像验证课堂教学内容，总结直方图均衡的特点。
二．实验内容对图像 img2 进行直方图均衡（img2为X光片图像）１．对比均衡前后图像的直方图及特点，①图形显示其直方图以及灰度映射关系②计算以下参数：概率非零灰度数，概率非零灰度中最大概率、最小概率、最大最小概率之比。
③统计图像中概率大于平均概率的灰度级数；④计算非零概率的平均值和方差⑤您认为哪些参数能够表现图像直方图分布的均匀程度？试提取相关参数进行测试。
2．找一到两幅图像重复上述实验。
3．通过实验结果对比，能得出什么结论？三、实验报告要求1．源程序（C或Matlab）：（1）.画直方图的Matlab程序filname='E:\课件\大三下\图像处理\实验二\1.bmp'; //打开文件A=imread(filname); //读取文件信息imhist(A); //画出图像文件的直方图（2）C程序#include<stdio.h>#include<windows.h>#include<string.h>#include<math.h>BITMAPFILEHEADER bfh;BITMAPINFOHEADER bih;typedef struct PP{unsigned char GRAY;}PIXEL;////画出灰度映射关系图////void draw(double s[]){FILE *fout,*fin;int i,j;PIXEL p[256][256];BITMAPFILEHEADER m_bfh;BITMAPINFOHEADER m_bih;RGBQUAD colorPanel[256];fin=fopen("1.bmp","rb");fread(&m_bfh,1,sizeof(BITMAPFILEHEADER),fin);fread(&m_bih,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),fin);fread(colorPanel,256,sizeof(RGBQUAD),fin);fclose(fin);fout=fopen("Gray mapping relationship.bmp","wb");m_bih.biWidth=256;m_bih.biHeight=256;m_bih.biSizeImage=256*256;m_bfh.bfSize=m_bfh.bfOffBits+m_bih.biSizeImage;for(i=0;i<256;i++)for(j=0;j<256;j++) p[i][j].GRAY=255;for(i=0;i<256;i++){j=(int)s[i];p[i][j].GRAY=0;}fwrite(&m_bfh,1,sizeof(BITMAPFILEHEADER),fout);fwrite(&m_bih,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),fout);fwrite(colorPanel,256,sizeof(RGBQUAD),fout);fwrite(p,256*256,1,fout);fclose(fout);}////统计概率非零灰度数子函数 ///double nonzero(double p[])int i;double sum=0;for(i=0;i<256;i++)if(p[i]!=0) sum=sum+1;printf("概率非零灰度数:%.2f\n",sum);return sum;}////找到最大概率子函数////double lmax(double p[]){int i;double max;for(i=0;i<256;i++) //对max初始化if(p[i]!=0){max=p[i];break;}for(i=0;i<256;i++)if(p[i]!=0&&p[i]>max) max=p[i]; //找出概率非零最大值printf("概率非零最大值:%lf\n",max);return max;}////找到最小概率子函数////double lmin(double p[]){int i;double min;for(i=0;i<256;i++) //对min初始化if(p[i]!=0){min=p[i];break;}for(i=0;i<256;i++)if(p[i]!=0&&p[i]<min) min=p[i]; //找出概率非零最小值printf("概率非零最小值:%lf\n",min);return min;}////求最大最小概率之比子函数////double rate(double max,double min){double r;r=max/min;printf("最大最小概率之比:%lf\n",r);return r;}////统计图像中概率大于平均概率的灰度级数子函数 //// double lager(double p[]){int i;double sum=0;for(i=0;i<256;i++)if(p[i]>1.0/256) sum=sum+1;printf("图像中概率大于平均概率的灰度级数:%lf\n",sum);return sum;}////求非零概率的平均值的子函数////double average(double sum){double aver;aver=1.0/sum;printf("非零概率的平均值:%lf\n",aver);return aver;}////求非零概率的方差的子函数////double variance(double sum,double p[],double aver){int i;double asum=0,var;for(i=0;i<256;i++)if(p[i]!=0) asum=asum+pow((p[i]-aver),2);//printf("%lf\n",asum);var=asum/sum;printf("非零概率的方差:%lf\n",var);return var;}/////主函数//////int main(){FILE *fin,*fout;RGBQUAD colorPanel[256];PIXEL **bmpData;long i,j;double num[256]={0},p[256]={0},s[256]={0};double max,min,r,sum=0,asum=0,aver,psum=0,var;fin=fopen("1.bmp","rb");fread(&bfh,1,sizeof(BITMAPFILEHEADER),fin);fread(&bih,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),fin);fread(colorPanel,256,sizeof(RGBQUAD),fin);bmpData=(PIXEL **)malloc(bih.biHeight*sizeof(PIXEL *));for(i=0;i<bih.biHeight;i++){bmpData[i]=(PIXEL *)malloc(bih.biWidth*sizeof(PIXEL));fread(bmpData[i],bih.biWidth,sizeof(PIXEL),fin);}fclose(fin);////对图像进行直方图均衡////for(i=0;i<bih.biHeight;i++){ //二重循环遍历图象数据for(j=0;j<bih.biWidth;j++){num[bmpData[i][j].GRAY]++; //当前灰度级象素/总象素}}for(i=0;i<256;i++)p[i]=num[i]/bih.biWidth/bih.biHeight; //计算灰度概率s[0]=p[0];for(i=1;i<256;i++){s[i]=s[i-1]+p[i]; //计算累积概率（低灰度概率加到高灰度概率上）}for(i=0;i<256;i++){ //0~1映射到0~255s[i]=s[i]*255;for(j=0;j<256;j++){if(s[i]>=j-0.5&&s[i]<j+0.5)s[i]=j;}}for(i=0;i<bih.biHeight;i++){ //对原图像进行直方图均衡for(j=0;j<bih.biWidth;j++){bmpData[i][j].GRAY=(unsignedchar)s[bmpData[i][j].GRAY];}}////计算各个参数////sum=nonzero(p); //概率非零灰度数max=lmax(p); //概率非零灰度中最大概率min=lmin(p); //概率非零灰度中最小概率r=rate(max,min); //最大最小概率之比asum=lager(p); //图像中概率大于平均概率的灰度级数aver=average(sum); //非零概率的平均值var=variance(sum,p,aver); //非零概率的方差draw(s); //画灰度映射关系曲线fout=fopen("3.bmp","wb");fwrite(&bfh,1,sizeof(BITMAPFILEHEADER),fout);fwrite(&bih,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),fout);fwrite(colorPanel,256,sizeof(RGBQUAD),fout);for(i=0;i<bih.biHeight;i++)fwrite(bmpData[i],bih.biWidth,sizeof(PIXEL),fout);fclose(fout);return 0;}2.程序流程图：3．实验结果图像及对应参数：（1）图一：均衡前：均衡前直方图：灰度映射：对应参数：均衡后：均衡后的直方图：对应参数：均衡前后灰度映射关系：横轴表示均衡前的灰度，纵轴表示均衡后的灰度。
数字图像处理直方图均衡实验报告
数字图像报告班级：姓名：学号：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)=∫0r Pr(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)=1b.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('please input the filename:','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：function y=zhi(h,newname,B,d)figure(1);imshow(uint8(B'));N=zeros(1,256);for i=0:255for j=1:hif i==d(j)N(i+1)=N(i+1)+1;endendendi=0:255;p=N/h;figure(2)stem(i,p,'.')title('原始直方图')m=zeros(1,256);for k=1:256if k==1m(k)=p(k);elsem(k)=m(k-1)+p(k);endendfor k=1:256r=round(m*255);ends=zeros(1,256);for a=1:256for b=1:256if r(a)==r(b)s(a)=N(a)+N(b);endendendq=s/h;for j=1:256k(j)=r(j);endfigure(3);stem(k,q,'.');title('均衡直方图');M=zeros(1,h);for i=1:hk=d(i);M(i)=r(k+1);endR=reshape(M,256,256);figure(4);imshow(uint8(R'));jht=fopen(newname,'wb');g=fwrite(jht,M);fclose('all');原图像原始直方图均衡直方图均衡后的图像：三、体会：通过本次设计，让我学会了从问题的高度来考虑设计的方方面面，对程序的设计和研究有了更深刻的体会；让我了解到程序的设计是建立在对理论知识了解的基础上的，特别是对直方图均衡化的原理要有较为详细的了解，此外对直方图均衡化算法也要进行了解；在编写程序时，进行模块化设计，以严谨的态度进行编程，避免出现低级错误。
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一、学习情况
灰度直方图均衡化进行数字图像处理的基本原理
01
直方图均衡化：利用这一特性对图像中像素个数多的灰度 级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从
而提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。
实现步骤： (1) 根据输入的灰度图像计算其原始直方图 (2) 对输入的原始直方图进行累加，计算其cdf (3) 使用累计分布函数的线性插值计算新的灰度值
一、学习情况
Matlab仿真
02
Imhist():直接显示图像的灰度直方图
均衡化： (1) 根据输入的灰度图像计算其原始直方图 (2) 对输入的原始直方图进行累加，计算其cdf (3) 使用累计分布函数的线性插值计算新的灰度值
二、已完成的工作及仿
真结果
二、已完成的工作及仿真结果 1 MATLAB仿真
阈值为100 200
阈值为120 200
阈值为140 180
阈值为150 170
由思考题得出的结论
阈值选择在波谷时，图片黑白分化更加明 显，对比度有所增强，当阈值靠近波峰时， 丢失信息过多，图片失真较为严重。
仿真1 MATLAB仿真
2 修改程序课后题的完成结果
双峰阈值分割法
在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有 规律，背景与各个目标在图像的直方图各自形 成一个波峰（区域与波峰一一对应），每两个 波峰之间会形成一个波谷，选择此波谷作为阈 值。
阈值为60 200
阈值为80 200
数字图像直方图均衡化增强实验 中期汇报
组员：张三
一、学习情况
一、学习情况
灰度直方图均衡化进行数字图像处理的基本原理
01
灰度直方图：横坐标是灰度级别，纵坐标是图像中该灰 度值的出现频率，是一个统计结果。
特性：如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布 均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。