数字图像处理-直方图处理与函数绘图

直方图处理与函数绘图
3.直方图均衡化MATLAB的实现
调整图像的对比度，调整前后的图像见图
程序： clear all I=imread(‘C:\lena.bmp’); J=imadjust(I,［0.3 0.7］,［ ］); subplot(221), imshow(I)； subplot(222), imshow(J)； subplot(223), imhist(I)； subplot(224), imhist(J)；
作出其直方图）
直方图处理与函数绘图
三. 直方图的性质
（1） 它只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而未反
映某一灰度值像素所在的位置。也就是说，它只包含了
该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所 在位置的信息。 （2） 任一幅图像，都能唯一地确定出一幅与它对应的 直方图，但不同的图像，可能有相同的直方图。 （3）一副图像分成多个区域，多个区域的直方图之和
直方图处理与函数绘图
五. 直方图匹配（规定化）
2.直方图均衡化步骤
直方图处理与函数绘图
直方图处理与函数绘图
五. 直方图匹配（规定化）
3.直方图规定化MATLAB的实现
（1）histeq函数
功能：直方图规定化 格式：g=histeq(f, hspec)，f为输入图像， hspec为 指定的直方图（一个由指定值构成的行向量）。一般情况 下length(hspec)远小于图像f中的灰度级数时，图像g的 直方图能够较好地匹配hspec。
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四. 直方图均衡化
图像的直方图
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四. 直方图均衡化
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。
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四. 直方图均衡化
2.直方图均衡化步骤
(1) 对给定的待处理图像统计其直方图，求出 Pr ( rk ) n k / N
(2) 根据统计出的直方图采用累积分布函数作变换,
S k T ( rk )

k
Pr ( r j )
j0
求变换后的新灰度； (3) 用新灰度代替旧灰度，求出Ps(s)，这一步是近似过程，应 根据处理目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似地合
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
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);
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四. 直方图均衡化
并到一起。
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四. 直方图均衡化
例子：
直方图处理与函数Βιβλιοθήκη Baidu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；
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
（1）imhist函数：
索引色图像的直方图
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
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);
p (r )
灰 度 为 r的 像 素 数 图像上的总像素数

n
p ( ri ) 1
i 1
直方图处理与函数绘图
一.灰度级直方图的概念
灰度级 灰度级的像素数 1 7 2 4 3 3 4 7 5 2 6 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
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。
直方图处理与函数绘图
对图像′cameraman.tif′做直方图均衡化，结果见图 程序： I = imread(‘cameraman.tif'); J = histeq(I); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imhist(I,64); subplot(2,2,4), imhist(J,64);
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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）
即为原图像的直方图。
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三. 直方图的性质
不同图象对应相同的直方图
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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。
二. 直方图的作法
1) 将图像的灰度级归一化 则令 若图像的灰度级为0，1，..L-1,
则0<=rk<=1。L为灰度级层次层数，
为灰度间隔
2）计算各灰度级的像素频数（或概率） Pr ( rk ) n k / N 设nk为灰度级为rk的像素的个数，N为总的像素数，pr(rk)为其 频率
3）作图 （建立直角坐标系，横轴表示rk取值，纵轴表示pr(rk) ，
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直方图处理与函数绘图
五. 直方图匹配（规定化）
1.原因
直方图均衡化的优点是能自动地通过扩展输入图像的灰度级到 较宽亮度尺度的范围来实现图像增强，但它的具体增强效果不易控 制，处理的结果总是得到全局均衡化的直方图。实际中有时需要变 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，生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹 配或直方图规定化。
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四. 直方图均衡化
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
（3）histeq函数
功能：直方图均衡化 格式：g=histeq(f, nlev)，f为输入图像，nlev为输出 图像指定的灰度级数。指定均衡化后灰度级数nlev，缺省 为64；一般来说我们将nlev设为256，因为这样能够利用 刚才描述的直方图均衡化的方法得到较为正确的结果。
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灰度图像的色彩直方图
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四. 直方图均衡化
3.直方图均衡化MATLAB的实现
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);
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四. 直方图均衡化
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。 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。