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。