图像的直方图修正.doc

实验三图像的直方图修正

一、实验目的
1进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作直方图修正处理。
2培养处理实际图像的能力。
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。
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。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。
三、实验内容与步骤
1调入并显示原始图像。
3对图1进行直方图均衡化修正。

图1
4输出全部结果并进行讨论。
四、实验设备与软件
1计算机
2MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)
3实验所需要的图片

六、实验报告

程序：
H=imread('C:\DocumentsandSettings\user\桌面\自然.jpg');%读入原图像
I=rgb2gray(H);%进行灰度图像转换
subplot(2,3,1);%把原图像作为第1幅子图
figure(1),imshow(H);%显示原图像
Title('原图像')
J=histeq(I);%对灰度图像进行直方图均衡化处理
subplot(2,3,2);%把灰度图像作为第2幅子图
figure(1),Imshow(I);%显示灰度图像
Title('灰度图像');%给灰度图像加标题名
subplot(2,3,3);%作第3幅子图
figure(1),imshow(J);%对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像
Title('直方图均衡化后的图像');%给直方图均衡化后的图像加标题名作为并排两幅图的第1幅图
Subplot(2,3,4);%作第4幅子图
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(2,3,5);
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