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1、為了適應公司新戰(zhàn)略的發(fā)展，保障停車場安保新項目的正常、順利開展，特制定安保從業(yè)人員的業(yè)務技能及個人素質(zhì)的培訓計劃直方圖均衡化報告 醫(yī)學圖像處理實驗報告 實驗名稱：直方圖均衡化實驗 姓名：gaojunqiang 學號：XX5405 班級：生醫(yī)1001 指導教師：…… XX年6月5日 一、實驗目的 1、編程實現(xiàn)下列功能：讀出存儲的黑白灰度圖象并顯示，顯示灰度直方圖，對 圖象進行直方圖均衡化處理，顯示處理后圖象及直方圖，畫出灰度變換曲線，并存儲處理后圖象?！ 《?、實驗原理 直方圖均衡化處理的中心思想是
2、把原始圖像的灰度直方圖從比較集中目的-通過該培訓員工可對保安行業(yè)有初步了解，并感受到安保行業(yè)的發(fā)展的巨大潛力，可提升其的專業(yè)水平，并確保其在這個行業(yè)的安全感。為了適應公司新戰(zhàn)略的發(fā)展，保障停車場安保新項目的正常、順利開展，特制定安保從業(yè)人員的業(yè)務技能及個人素質(zhì)的培訓計劃 的某個灰度區(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圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)量大致相同。直方圖均衡化是一種自動調(diào)節(jié)圖象對比度質(zhì)量的算法，使用的方法是灰度級變換：s=T(r)。它的基本思想是通過灰度
3、級r的概率密度函數(shù)p(rk)，求出灰度級變換T(r). 灰度直方圖的計算十分簡單，依據(jù)定義在離散形式下有下面的公式成 立： p?k??nk,k?0,1,?L?1nnk為圖像中出現(xiàn)sk級灰度的像素數(shù)，n是圖像像素總數(shù)，nk 而即為頻數(shù)?！ ∮嬎憷鄯e直方圖各項： knitk????p?i?,k?0,1,?L?1 i?0ni?0k 取整擴展： 映射對應關系：tk?intL[?(1)tk?]k?tk 三、實驗代碼及結果 直方圖均衡化實驗代碼： clc; closeall; clearall; Im
4、ag=imread(''); figure() imshow(Imag),title('原圖像'); ImagGray=rgb2gray(Imag); figure()目的-通過該培訓員工可對保安行業(yè)有初步了解，并感受到安保行業(yè)的發(fā)展的巨大潛力，可提升其的專業(yè)水平，并確保其在這個行業(yè)的安全感。為了適應公司新戰(zhàn)略的發(fā)展，保障停車場安保新項目的正常、順利開展，特制定安保從業(yè)人員的業(yè)務技能及個人素質(zhì)的培訓計劃 imshow(ImagGray),title('灰度圖像'); [r,c]=size(ImagGray
5、); %統(tǒng)計灰度直方圖 GrayPixNum=zeros(1,255); fori=1:r forj=1:c GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))=GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))+1; end end %對灰度直方圖進行歸一化 GrayPixPro=GrayPixNum./(r*c); figure() plot(GrayPixPro),title('圖像直方圖'); %-----------------------------------------
6、------------------ %-----------------------直方圖均衡化------------------------ %----------------------------------------------------------- %直方圖累加目的-通過該培訓員工可對保安行業(yè)有初步了解，并感受到安保行業(yè)的發(fā)展的巨大潛力，可提升其的專業(yè)水平，并確保其在這個行業(yè)的安全感。為了適應公司新戰(zhàn)略的發(fā)展，保障停車場安保新項目的正常、順利開展，特制定安保從業(yè)人員的業(yè)務技能及個人素質(zhì)的培訓
7、計劃 GrayAdd=zeros(1,255); GrayAdd(1,1)=GrayPixPro(1,1); fori=2:255 GrayAdd(1,i)=GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i); end NewGray=round(GrayAdd.*254.+); NewGrayPro=zeros(1,255); fori=1:255 GrayTemp=NewGray(1,i); NewGrayPro(1,GrayTemp)=NewGrayPro(1,GrayTemp)+
8、GrayPixPro(1,i); end figure() plot(NewGrayPro.*(r*c)),title('均衡化直方圖'); %有均衡化直方圖和映射關系得到均衡化的圖像 NewImag=zeros(r,c); fori=1:r forj=1:c NewImag(i,j)=NewGray(1,ImagGray(i,
