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《數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告--直方圖均衡化》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)名稱：直方圖均衡化姓名：班級(jí)：學(xué)號(hào)：專業(yè)：電子信息工程（2+2）指導(dǎo)教師：陳華華實(shí)驗(yàn)日期：2012年5月24日 直方圖均衡化 圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方法可以分成兩類:一類是直接對(duì)比度增強(qiáng)方法;另一類是間接對(duì)比度增強(qiáng)方法。直方圖均衡化是最常見(jiàn)的間接對(duì)比度增強(qiáng)方法。直方圖均衡化則通過(guò)使用累積函數(shù)對(duì)灰度值進(jìn)行“調(diào)整”以實(shí)現(xiàn)對(duì)比度的增強(qiáng)?！ ≈狈綀D均衡化處理的“中心思想”是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個(gè)灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布。直方圖均衡化就是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同。直方圖均衡化就是把給定圖像的直方圖分布
2、改變成“均勻”分布直方圖分布?！ ∪秉c(diǎn)： 1）變換后圖像的灰度級(jí)減少，某些細(xì)節(jié)消失； 2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對(duì)比度不自然的過(guò)分增強(qiáng)?！ ≈狈綀D均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法?！ ∵@種方法通常用來(lái)增加許多圖像的局部對(duì)比度，尤其是當(dāng)圖像的有用數(shù)據(jù)的對(duì)比度相當(dāng)接近的時(shí)候。通過(guò)這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分布。這樣就可以用于增強(qiáng)局部的對(duì)比度而不影響整體的對(duì)比度，直方圖均衡化通過(guò)有效地?cái)U(kuò)展常用的亮度來(lái)實(shí)現(xiàn)這種功能?！ ≈狈綀D均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍從而可達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。設(shè)
3、原始圖像在(x，y)處的灰度為f，而改變后的圖像為g，則對(duì)圖像增強(qiáng)的方法可表述為將在(x，y)處的灰度f(wàn)映射為g。在灰度直方圖均衡化處理中對(duì)圖像的映射函數(shù)可定義為:g=EQ(f)，這個(gè)映射函數(shù)EQ(f)必須滿足兩個(gè)條件(其中L為圖像的灰度級(jí)數(shù)): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù)。這是為了保證增強(qiáng)處理沒(méi)有打亂原始圖像的灰度排列次序，原圖各灰度級(jí)在變換后仍保持從黑到白(或從白到黑)的排列?！ ?2)對(duì)于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，這個(gè)條件保證了變換前后灰度值動(dòng)態(tài)范圍的一致性。 累積分布函數(shù)即可以滿足上述兩個(gè)條件，并且通過(guò)該函數(shù)可以完成將原圖像f的分布轉(zhuǎn)換成g的均
4、勻分布。此時(shí)的直方圖均衡化映射函數(shù)為: gk=EQ(fk)=(ni/n)=pf(fi)， (k=0，1，2，……，L-1)上述求和區(qū)間為0到k，根據(jù)該方程可以由源圖像的各像素灰度值直接得到直方圖均衡化后各像素的灰度值。在實(shí)際處理變換時(shí)，一般先對(duì)原始圖像的灰度情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并計(jì)算出原始直方圖分布，然后根據(jù)計(jì)算出的累計(jì)直方圖分布求出fk到gk的灰度映射關(guān)系。在重復(fù)上述步驟得到源圖像所有灰度級(jí)到目標(biāo)圖像灰度級(jí)的映射關(guān)系后，按照這個(gè)映射關(guān)系對(duì)源圖像各點(diǎn)像素進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，即可完成對(duì)源圖的直方圖均衡化。一，調(diào)用matlab系統(tǒng)函數(shù)方式（1）實(shí)驗(yàn)程序clearall;f=imread('camer
5、aman.tif');figure(1)imshow(f);figure(2)imhist(f);%繪制圖象f的直方圖ylim('auto');g=histeq(f,256);%對(duì)f進(jìn)行直方圖均衡，輸出圖象的灰度級(jí)數(shù)為256figure(3)imshow(g);figure(4)imhist(g);ylim('auto');（2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖1：原圖圖2:原圖的直方圖圖3:處理后的圖圖4:處理后的直方圖二：不用系統(tǒng)函數(shù)（1）實(shí)驗(yàn)程序：f=imread('cameraman.tif');%讀取原圖象[m,n]=size(f);figure(1)imshow(f);gp=zeros(1,256)
6、;%創(chuàng)建一個(gè)全零矩陣，1×256，計(jì)算各灰度出現(xiàn)的概率fori=1:256gp(i)=length(find(f==(i-1)))/(m*n);endfigure,bar(0:255,gp);newGp=zeros(1,256);%計(jì)算新的各灰度出現(xiàn)的概率S1=zeros(1,256);S2=zeros(1,256);tmp=0;fori=1:256tmp=tmp+gp(i);S1(i)=tmp;%各會(huì)灰度的累計(jì)概率S2(i)=round(S1(i)*256);%將取整后的值存儲(chǔ)在S2endfori=1:256newGp(i)=sum(gp(find(S2==i)));endfigure,b
7、ar(0:255,newGp);fori=1:256newGrayPic(find(f==(i-1)))=S2(i);%用新的灰度填充以前舊的灰度值endfigure,imshow(newGrayPic);（2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖5：原圖圖6:原圖的直方圖圖7:處理后的圖圖8:處理后的直方圖三：對(duì)比用這兩種方式實(shí)現(xiàn)效果上的差異調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的結(jié)果未調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的結(jié)果盡管兩者直方圖的統(tǒng)計(jì)方式不同，左邊是統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度值總
