Ⅰ Matlab图像处理系列——直方图均衡化和匹配(规定化)仿真
本节内容
一、直方图均衡化
直方图均衡化是一种图像处理技术，主要目标是调整图像的灰度级分布，从而提高图像对比度和动态范围。通过将输入图像转换为每一灰度级上像素点数均匀分布的输出图像，达到增强图像效果的目的。具体而言，将原始图像的灰度分布映射到一个均匀分布的输出图像，使得图像的灰度级尽可能多地分布，并且均匀。直方图均衡化通常在灰度范围为0-1且连续的情况下进行，原始图像的归一化直方图即概率密度函数PDF，描述了原始图像中不同灰度值的概率。通过概率密度函数的性质可知，直方图均衡化后，图像的灰度分布会更均匀。转换关系为s=f(r)，其中s为转换后图像的灰度值，r为转换前图像的灰度值。在处理[0 255]范围的图像时，需要进行灰度归一化。DB表示转换后的灰度值，DA表示转换前的灰度值。
二、直方图匹配
直方图匹配（规定化）是一种图像处理技术，旨在增强特定灰度范围内的对比度或使图像灰度值满足特定分布，以产生具有特定直方图的图像。它基于直方图均衡化原理，通过建立原始图像与期望图像之间的关系，使原始图像的直方图匹配至特定形状。与直方图均衡化不同，直方图匹配可以增强或抑制特定区域的灰度变化，从而弥补直方图均衡化在处理交互作用时的不足。
三、Matlab仿真源码
直方图均衡化与直方图匹配的Matlab仿真源码提供了具体实现这两种图像处理技术的代码，以帮助用户理解和应用这些技术。对于直方图均衡化，Matlab提供了histeq函数，可以实现图像的灰度级分布调整。而对于直方图匹配，同histeq函数一样，也可以使用该函数实现特定直方图的生成。这些源码为用户提供了实践与学习的工具，以便深入理解直方图均衡化和直方图匹配的原理与应用。