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matlab圖像處理pdf

發布時間:2024-11-18 18:10:22

Ⅰ Matlab圖像處理系列——直方圖均衡化和匹配(規定化)模擬

本節內容

一、直方圖均衡化

直方圖均衡化是一種圖像處理技術,主要目標是調整圖像的灰度級分布,從而提高圖像對比度和動態范圍。通過將輸入圖像轉換為每一灰度級上像素點數均勻分布的輸出圖像,達到增強圖像效果的目的。具體而言,將原始圖像的灰度分布映射到一個均勻分布的輸出圖像,使得圖像的灰度級盡可能多地分布,並且均勻。直方圖均衡化通常在灰度范圍為0-1且連續的情況下進行,原始圖像的歸一化直方圖即概率密度函數PDF,描述了原始圖像中不同灰度值的概率。通過概率密度函數的性質可知,直方圖均衡化後,圖像的灰度分布會更均勻。轉換關系為s=f(r),其中s為轉換後圖像的灰度值,r為轉換前圖像的灰度值。在處理[0 255]范圍的圖像時,需要進行灰度歸一化。DB表示轉換後的灰度值,DA表示轉換前的灰度值。

二、直方圖匹配

直方圖匹配(規定化)是一種圖像處理技術,旨在增強特定灰度范圍內的對比度或使圖像灰度值滿足特定分布,以產生具有特定直方圖的圖像。它基於直方圖均衡化原理,通過建立原始圖像與期望圖像之間的關系,使原始圖像的直方圖匹配至特定形狀。與直方圖均衡化不同,直方圖匹配可以增強或抑制特定區域的灰度變化,從而彌補直方圖均衡化在處理交互作用時的不足。

三、Matlab模擬源碼

直方圖均衡化與直方圖匹配的Matlab模擬源碼提供了具體實現這兩種圖像處理技術的代碼,以幫助用戶理解和應用這些技術。對於直方圖均衡化,Matlab提供了histeq函數,可以實現圖像的灰度級分布調整。而對於直方圖匹配,同histeq函數一樣,也可以使用該函數實現特定直方圖的生成。這些源碼為用戶提供了實踐與學習的工具,以便深入理解直方圖均衡化和直方圖匹配的原理與應用。

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