数字图像的直方图规定化处理实验(matlab)

实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。

二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。

三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。

从而达到清晰图像的目的。

四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。

而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。

实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。

加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。

二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。

观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。

三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。

因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。

绘制数字图像灰度直方图实验报告matlab实现数字图像处理实验报告实验一绘制直方图学号__________________________ 姓名__________________________ 日期 __________________________实验一绘制直方图、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。

2、直方图均衡处理。

二、实验步骤1、设计思想或者流程图。

灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。

通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数, 也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。

直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。

从而达到清晰图像的目的。

2、源程序并附上注释。

clear all9一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化PS=imread（J; % 读入JPG彩色图像文件imshow（PS）% 显示出来title（' 输入的彩色JPG图像'）imwrite（rgb2gray（PS）,”）； % 将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS); % 汇，绘制直方图[m, n]=size(PS); %GP=zeros(1,256); %量for k=0:255GP(k+1)=le ngth(fi nd(PS==k))/(m* n); 概率，将其存入GP中相应位置灰度化后的数据存入数组测量图像尺寸参数预创建存放灰度出现概率的向% 计算每级灰度出现的v1.0可编辑可修改endfigure,bar(0:255,GP,'g') % title(' 原图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')%E,直方图均衡化S仁zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i); % endendS2=rou nd((S1*256)+; % for i=1:256GPeq(i)=sum(GP(fi nd(S2==i))); % 概率endfigure,bar(0:255,GPeq,'b') % title(' 均衡化后的直方图')xlabel('灰度值') ylabel('出现概率')咖，图像均衡化PA=PS;for i=0:255PA(fi nd(PS==i))=S2(i+1); % 的灰度值赋给这个像素绘制直方图计算Sk将Sk归到相近级的灰度计算现有每个灰度级出现的显示均衡化后的直方图将各个像素归一化后endfigure,imshow(PA) %title(' 均衡化后图像')imwrite(PA,”);3、程序运行结果比较。

电信信息工程3班卢国梁200730213246 23 1、用matlab作出图像的直方图clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);add=[];tab1=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);figure;stem(final,'Marker','none'); figure(2)imshow(I)2、用matlab实现图像的直方图均衡化均衡化前均衡化后程序：clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);I2=I;add=[];add1=[];tab1=zeros(1,256);tab2=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);for n=1:256for i=1:ntab1(n)=tab1(n)+final(i);end;end;tab1=tab1*255;tab2=round(tab1); for n=1:afor m=1:bfor t=0:255if I(n,m)==tI2(n,m)=tab2(t+1);end;end;end;end;for n=0:255X1=I2==n;add1=[add1;sum(sum(X1))]; end;[a1,b1]=size(I2);final1=add1/(a1*b1);figure;stem(final,'Marker','none');figure(2)imshow(I2);figure(3)stem(final1,'Marker','none')均衡化后直方图实验心得体会：这次先是把老师的课件都看了一次，知道了各种方法，包括多幅图像去噪声啊，中值滤波啊等等，看了一些参考的程序，请教了同学，就写了这么几个程序，中间遇到了一些问题，比如在均衡化的时候判断的时候用错了序列，结果图像处理之后变得更加难看，思量着不可能越处理越糟糕，就里里外外看了好久的程序，毕竟是当局者，看不出来，请教了同学帮忙看错误，才找出了那个错误：if I(n,m)==add(t)；I2(n,m)=tab2(t+1);后来改为if I(n,m)==t；I2(n,m)=tab2(t+1)；图像也好看很多了！。

图像增强中直方图均衡化的Matlab 实现摘要：本文采用直方图均衡化的图像增强的基本原理, 借助数学公式, 在Matlab环境下, 对数字图像进行直方图均衡化处理, 实现原始图像直方图均匀分布, 增加像素灰度值的动态范围, 提高了图像的对比度。

关键词：图像增强, 直方图，均衡化, MatlabABSTRACT:In this paper, the basic principle of histogram equalization , image enhancement , with the mathematical formula , in the Matlab environment for digital image histogram equalization , to achieve uniform distribution of the original image histogram , increasing the dynamic range of pixel gray value , improve contrast of the image .KEYWORDS:image enhancement;histograme ;qualization;Matlab1引言图像增强是指对图像的某些特征,如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。

当一幅图像曝光不足或过度,造成对比度过小或过大而不能显示具体细节,通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。

图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息,改善图像的主观视觉质量,提高图像的可懂度。

增强的首要目标是处理图像使其比原始图像更适合于特定应用。

图像增强的方法分为两大类:空间域方法和频域方法。

“空间域”一词是指图像平面本身,这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。

“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。

一般说来,原始遥感数据的灰度值范围都比较窄,这个范围通常比显示器的显示范围小的多。

XX 大学实验报告
（一） 掌握数字图像的直方图规定化处理的算法和方法。

（二） 熟悉数字图像的直方图规定化处理的算法原理。

按照实验内容及参考程序，独立完成此次实验，记下不懂的知识点，查阅资料或者向老 师咨询。

直方图规定化是用于产生处理后有特殊直方图的图像方法。

学院:
专业: 班级: 姓名 实验时间 实验项目名称
实验二：数字图像的直方图规定化处理
令
p r （r ）和Pz （z ）分别为原始图像和期望图像的灰度概率密度函数。

和期望图像均作直方图均衡化处理，应有：
r
s T （r ） 0 p r （r ）dr ，V G （Z ）
对原始图像
z 0
P z
(z )dz ，z
G
1
(V)
由于都是作直方图均衡化处理，所以处理后的原图像的灰度概率密度函数
p S （s ）及理
想图像的灰度概率密度函数 P V （V ）是相等的。

因此，可以用变换后的原始图像灰度级
S
代替上式中的V, 即Z G 1[T （r ）]。

利用此式可以从原始图像得到希望的图像灰度级。

对离散图像，有
P Z (ZJ
虹，V i G (乙)^P z (Z i )， Z i
G 1(S i ) G 1[T(r i )]
n
i 0
综上所述，数字图像的直方图规定化就是将直方图均衡化后的结果映射到期望的理想直 方图上，使图像按人的意愿去变换。

数字图像的直方图规定的算法如下：
（一）将原始图像作直方图均衡化处理， 求出原图像中每一个灰度级 r i 所对应的变
学号 指导教师
实验组 成绩。

数字图像处理实验报告直方图匹配规定化直方图均衡化能够自动增强整个图像的对比度，但它的具体增强效果不容易控制，处理的结果总是得到全局均匀化的直方图。

实际上有时需要变换直方图，使之成为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度。

这时可以采用比较灵活的直方图规定化。

一般来说正确地选择规定化的函数可以获得比直方图均衡化更好的效果。

所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。

所以，直方图修正的关键就是灰度映像函数。

直方图匹配方法主要有3个步骤（这里设M和N分别为原始图和规定图中的灰度级数，且只考虑N≤M的情况）：(1) 如同均衡化方法中，对原始图的直方图进行灰度均衡化：(2) 规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换：(3) 将第1个步骤得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图，也就是将所有pf(fi)对应到pu(uj)去。

一、A图直方图规定B图Matlab程序:%直方图规定化clear allA=imread('C:\Users\hp\Desktop\A.tif'); %读入A图像imshow(A) %显示出来title('输入的A图像')%绘制直方图[m,n]=size(A); %测量图像尺寸B=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255B(k+1)=length(find(A==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入B中相应位置endfigure,bar(0:255,B,'g'); %绘制直方图title('A图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])C=imread('C:\Users\hp\Desktop\B.tif');%读入B图像imshow(C) %显示出来title('输入的B图像')%绘制直方图[m,n]=size(C); %测量图像尺寸D=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255D(k+1)=length(find(C==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入D中相应位置endfigure,bar(0:255,D,'g'); %绘制直方图title('B图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])S1=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=D(j)+S1(i); %计算B灰度图累计直方图endendcounts=Bfigure,bar(0:255,counts,'r')title('A图像直方图 ')S2=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS2(i)=counts(j)+S2(i);endend; %"累计"规定化直方图%对比直方图，找到相差最小的灰度级for i=1:256for j=1:255if S1(j)<=S2(i)&S1(j+1)>=S2(i)if abs(S1(j)-S2(i))<=abs(S1(j+1)-S2(i)) T(i)=j;else T(i)=j+1;endendendend%确定变换关系，重组直方图H=zeros(1,256);H(1)=S2(1);for i=2:255if T(i-1)>0for k=(T(i-1)+1):T(i)H(i)=H(i)+D(k);endelse H(i)=0;endendfigure,bar(0:255,H,'g') %显示规定化后的直方图title('A规定B后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.6])%显示规定图PA=C; %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素for i=1:mfor j=1:nfor k=2:255if T(k-1)<=C(i,j)&C(i,j)<=T(k)PA(i,j)=k;break;endendendendfigure,imshow(PA) %显示规定化后的图像title('A规定B后图像')imwrite(PA,'guidinghua.bmp');二、用已知直方图规定A图规定灰度为[zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49 ),0.2,zeros(1,49),0.1]Matlab程序：clear allA=imread('C:\Users\hp\Desktop\B.tif'); %读入A图像imshow(A) %显示出来title('输入的A图像')%绘制直方图[m,n]=size(A); %测量图像尺寸B=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255B(k+1)=length(find(A==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入B中相应位置endfigure,bar(0:255,B,'g'); %绘制直方图title('A图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.015])S1=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=B(j)+S1(i); %计算原灰度图累计直方图endendcounts=[zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1,zer os(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1];%规定化直方图figure,bar(1:300,counts,'r')title('规定化直方图')S2=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS2(i)=counts(j)+S2(i);endend; %"累计"规定化直方图%对比直方图，找到相差最小的灰度级for i=1:256for j=1:256if S1(j)<=S2(i)&S1(j+1)>=S2(i)if abs(S1(j)-S2(i))<=abs(S1(j+1)-S2(i)) T(i)=j;else T(i)=j+1;endendendend%确定变换关系，重组直方图H=zeros(1,256);H(1)=S2(1);for i=2:256if T(i-1)>0for k=(T(i-1)+1):T(i)H(i)=H(i)+B(k);endelse H(i)=0;endendfigure,bar(0:255,H,'g') %显示规定化后的直方图title('规定化后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')axis([0,260,0,0.6])%显示规定图PA=A; %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素for i=1:mfor j=1:nfor k=2:256if T(k-1)<=A(i,j)&A(i,j)<=T(k)PA(i,j)=k;break;endendendendfigure,imshow(PA) %显示规定化后的图像title('规定化后图像')imwrite(PA,'guidinghua.bmp');。

实验一直方图均衡化一、实验目的掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。

二、实验内容将一张彩色图片转换成灰色图片，做出均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。

三、实验原理直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。

从而达到清晰图像的目的。

四、实验代码及结果clear all;f=imread('14.jpg');%读入灰色图像imwrite(rgb2gray(f),'14Gray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存f1=imread('14Gray.bmp');g=histeq(f1,250);%利用histep()函数对灰色图像进行直方图均衡化处理subplot(121);imshow(f1);title('灰色图像');%显示生成灰色图像subplot(122);imshow(g);title('直方图均衡化处理');%显示生成均衡化以后的图像五、实验结果分析利用imhist()函数对两幅图像的灰度范围进行分析，根据下图可知，灰色图像的灰度范围相对来说非常狭窄，图像质量比较差。

而经过直方图均衡化处理后，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上明显扩展，图像质量明显提高。

实验二空域锐化一、实验目的理解图象锐化的概念，掌握常用空域锐化增强技术。

加深理解和掌握图像锐化的原理和具体算法，理解图象锐化增强的处理过程和特点。

二、实验内容利用一阶微分锐化增强，实现Roberts算子的锐化处理。

观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。

三、实验原理Roberts算子是突出图像的细节或者是增强被模糊了的细节。

因此要对图像实现锐化处理，可以用空间微分来完成，但是，这样图像的微分增强了边缘和其他的突变（如噪声）并削弱了灰度变化缓慢区域。

matlab图像处理基础实验,数字图像处理实验报告Matlab图像处理基础《数字图像处理实验报告 Matlab图像处理基础》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理实验报告 Matlab图像处理基础(27页珍藏版)》请在⼈⼈⽂库⽹上搜索。

1、院系：计算机科学学院专业：计算机科学和技术年级： 2012级课程名称：数字图像处理组号：姓名(学号):指导教师：⾼志荣2015年5⽉25⽇学年2012年度班号1学号专业计算机科学和技术姓名实验名称Matlab图像处理的基础实验室204果实检查眼睛的和要拜托了⼀、实验⽬的：(熟悉Matlab开发环境(掌握Matlab中数字图像读取、显⽰、保存的基本⽅法的使⽤(3)把握不同种类的数字图像间的变换⽅法(4)加深空间分辨率和灰度分辨率对图像显⽰效果的影响(熟悉Matlab中的傅⽴叶变换(基于Matlab的数字图像程序设计⽅法⼆、实验内容：(在Matlab中使⽤imread函数读取1张RGB图像(从实验。

2、素材中任意选择)，调查该图像的尺⼨、数据类型信息，将该图像转换为灰度图像并以bmp形式保存。

(使⽤imread函数读取1张灰度图像(从实验素材中任意选择)，分别进⾏2个采样、4个采样和8个采样，以相同⼤⼩显⽰原图像和采样后的3张结果图像，⽐较空间分辨率对图像显⽰效果的影响。

(使⽤imread函数读取1张灰度图像(从实验素材中任意选择)，分别以5、10、50的间隔将该灰度再次均匀量化，以相同⼤⼩显⽰原图像和再量化后的3张结果图像，⽐较灰度分辨率对图像显⽰效果的影响。

(4)读取⼀张灰度图像，对其进⾏快速傅⽴叶变换，在同⼀窗⼝中显⽰原始的空间区域图像和变换后的频域图像。

三、实验要求：(1)关于具体的。

3、实验内容，分别给出命令(或m⽂书)、输出结果、成因分析、经验总结。

(2)所有⽣成的图像或m⽂件，均须命名。

例如，图n :描述图像信息的*.m⽂件：描述⽂件信息。

直方图规定化及其Matlab实现作者：赵文昌张令通来源：《数字技术与应用》2011年第08期摘要：直方图规定化可以将图像的直方图转化为特定的形状,以便能够对图像中的某些灰度级加以增强，使用户获得感兴趣的信息。

本文对直方图规定化的基本原理进行了探讨，用Matlab语言工具实现了直方图规定化增强处理，给出并分析了实验结果。

关键词：图像增强直方图规定化 Malab中图分类号：TP391 文献标识码： A 文章编号：1007-9416(2011)08-0191-02图像增强的首要目标是改善图像，使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。

图像增强技术就是采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更加适合人眼观察和机器分析、识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。

图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频率域方法。

空间域方法是以对图像像素的直接处理为基础的，常用的实现算法主要是直方图均衡化和直方图规定化。

直方图均衡化处理基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增强了像素灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。

但是由于它的变换函数采用的是累积分布函数，因此只能产生近似均匀的直方图[1]。

有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够对图像中的某些灰度级加以增强。

这时可以采用比较灵活的直方图规定化方法。

1、直方图规定化假设r和z分别代表输入图像和希望得到图像的灰度级，pr(r)和pz(z)为它们对应的连续概率密度函数。

分别对pr(r)，pz(z)作直方图均衡化处理得到：因为对两幅图像都是进行了直方图均1衡化处理，所以ps(s)和pv(v)具有相同的均匀密度。

如果用原始图像中得到的均匀灰度级s代替(3)中的v，其结果灰度级将是所希望的概率密度函数pz(z)的灰度级。

z=G-1(s) (4)这时的灰度级z便是希望得到图像的灰度级。

此外，利用(1)式与(4)式还可以得到组合变换函数：Z=G-1(T对于离散图像，相应的规定化表达式为：其中n为图像中像素的总和，nj为灰度级rj的像素数量，L为离散灰度级的数量。

学院：自动化学院班级：电081班姓名：***学号：********2011年10月实验一直方图均衡化一、实验目的：1. 熟悉图像数据在计算机中的存储方式；2. 掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。

二、实验条件：PC微机一台和MATLAB软件。

三、实验内容：1.读入图像数据到内存中，并显示读入的图像；2.实现直方图均衡化处理，显示处理前后图像的直方图。

3.显示并保存处理结果。

四、实验步骤：1．打开Matlab编程环境；2．获取实验用图像。

用’imread’函数将图像读入Matlab；用’imshow’函数显示读入的图像。

3．获取输入图像的直方图：用’imhist’函数处理图像。

4．均衡化处理：用’histeq’函数处理图像即可。

5．获取均衡化后的直方图并显示图像：用’imhist’和’imshow’函数。

6．保存实验结果：用’imwrite’函数处理。

五、实验程序及结果：1、实验程序subplot(6,2,1);i=imread('test1-1.jpg');imhist(i);title('test1-1 hist');subplot(6,2,2);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-1 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,3);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-1 balancedhist');subplot(6,2,4);imshow(s);title('test1-1 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');subplot(6,2,5);i=imread('test1-2.jpg');imhist(i);title('test1-2 hist');subplot(6,2,6);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-2 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,7);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-2 balancedhist'); subplot(6,2,8);imshow(s);title('test1-2 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');subplot(6,2,9);i=imread('test1-3.jpg');imhist(i);title('test1-3 hist');subplot(6,2,10);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-3 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,11);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-3 balancedhist'); subplot(6,2,12);imshow(s);title('test1-3 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');2、实验结果test1-1 hist050100150200250test1-1 原图像test1-1 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-1 均衡化后的图像test1-2 hist050100150200250test1-2 原图像test1-2 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-2 均衡化后的图像0test1-3 hist050100150200250test1-3 原图像test1-3 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-3 均衡化后的图像六、实验思考1.数字图像直方图均衡化之后直方图为什么不是绝对平坦的？答：直方图均衡化是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。

数字图象处理实验要求（应用MA TLAB语言实现）实验一数字图象的读取与灰度直方图一、实验目的1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法；2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法；3、掌握在MA TLAB中绘制灰度直方图的方法，了解灰度直方图的均衡化的方法。

二、实验原理MA TLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。

作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。

MA TLAB软件具有很强的开放性和适用性。

在保持内核不便的情况下，MA TLAB可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱（toolbox）。

目前，MA TLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有自己的一席之地。

在实验中我们主要用到MA TLAB 提供图象处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

1、MATLAB与数字图像处理MA TLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。

实际上MA TLAB 中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。

这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。

理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。

而MA TLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。

MA TLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。

１　Ｍａｔｌａｂ程序流程图
2是girl的原图，图
是标准直方图，图5是
图匹配到标准后的直方图。

视觉上看两幅图是有明显变化的，两幅图的直方图也有比较
图２　ｇｉｒｌ原图
图３　ｇｉｒｌ原图的直方图
图４　标准直方图
图５　ｇｉｒｌ匹配到标准的图
图６　ｇｉｒｌ匹配到标准的直方图
直方图规定化能够产生特定的直方图，对图像中需要研究的灰度进行增强。

仿真结果表明直方图规定化能够有选择地对需要研究的灰度范围进行对比度增强，得到期望的增
图像增强技术中的直方图规定化技术是应用范围非常广的技术，在其他复杂图像处理技术（如分割技术）中也起到了比较重要的作用。

许多新技术、新思想的提出与新的应用方向的出现给该技术带来了蓬勃生机，使得该技术不断推
参考文献
基于直方图的高效图像增强算法研究
杭州电子科技大学,2014.
李庆.数字图像处理及MATLAB
,2010.
.数字图像处理[M].武汉:。

第一部份数字图像处置实验一图像的点运算实验直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处置工具箱及直方图函数的利用；2．明白得和把握直方图原理和方式；二．实验设备机一台；。

三．程序设计在matlab环境中，程序第一读取图像，然后挪用直方图函数，设置相关参数，再输出处置后的图像。

I=imread('');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加题目subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加题目四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时，第一读取图像，一样挪用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再挪用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处置后的图像；3．阅读源程序并明白得含义；4．运行，观看显示结果；5．终止运行，退出；五．实验结果观看图像matlab环境下的直方图散布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求一、给出实验原理进程及实现代码；二、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图散布原理分析。

实验灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处置工具箱中灰度均衡函数的利用；2．明白得和把握灰度均衡原理和实现方式；二．实验设备机一台；；三．程序设计在matlab环境中，程序第一读取图像，然后挪用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处置后的图像。

I=imread('');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加题目subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加题目a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加题目subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加题目四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

实验一Matlab语言及数字图像处置大体操作一、实验目的一、学习MATLAB语言的大体用法；二、把握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方式；3、把握在MATLAB中绘制灰度直方图的方式；4、把握灰度直方图的均衡化的方式；五、利用大体灰度变换对图像进行增强二.实验环境及开发工具Windws XP、三．实验原理及方式1、验证MATLAB中图像数据的读写及显示（1）imreadimread函数用于读入各类图像文件，其一样的用法为[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP别离为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename 为读取的图像文件（能够加上文件的途径）。

（2）imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,map,filename,fmt)依照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map 写入文件filename。

（3）imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其要紧数据包括：文件名（途径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时刻、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每一个像素的位数、图像的类型等。

（4）MATLAB中图像文件的显示imshowimshow函数是最经常使用的显示各类图像的函数，其语法如下：imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，假设进行图像处置后不明白图像数据的值域能够用[]代替map。

需要显示多幅图像时，能够利用figure语句，它的功能确实是从头打开一个图像显示窗口。

二、验证图像对照度增强函数Imadjust若是原图像f(x,y)的灰度范围是[m，M]，咱们希望调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换，，就能够够实现这一要求。