灰度直方图均衡化与规定化.docx

【灰度直方图均衡化与规定化】是图像处理中的关键步骤，主要目的是增强图像的对比度，使其细节更加清晰。在MATLAB环境中，这一过程可以通过编程实现。 直方图均衡化是一种自适应的图像增强方法，适用于灰度级集中在狭窄区间的图像。其基本思想是通过改变像素的灰度级分布，使得图像的整体对比度提升。具体操作分为以下几个步骤： 1. 计算原始图像的灰度级及其对应的像素数目。 2. 根据像素数目构建原始图像的直方图。 3. 计算直方图的累积分布函数（CDF）。 4. 应用转换公式，将原始灰度级映射到新的灰度级，确保新的灰度级分布更加均匀。 5. 统计映射后各灰度级的像素数目，构建输出直方图。 6. 依据映射关系修改原始图像的灰度级，得到增强的图像。 直方图规定化则更灵活，允许我们指定期望的直方图形状，以有针对性地增强特定灰度范围内的对比度。该方法首先计算原始图像和期望图像的灰度概率密度函数，通过均衡化处理使它们的概率密度函数相等，然后通过反变换找到新的灰度级，以实现灰度级的指定分布。 在MATLAB中，我们可以使用以下步骤实现这两个过程： - 读取图像并显示原始图像。 - 根据用户选择的处理选项，如直方图均衡化或规定化，执行相应的函数。 - 计算直方图，构建累积分布函数，并应用转换公式。 - 更新图像的灰度级，得到处理后的图像。 - 显示处理后的图像和对应的直方图。 通过这样的过程，我们可以有效地改进图像的视觉效果，特别是在低对比度或者灰度分布不均匀的图像中，这种方法能显著提高图像的质量和可读性。在计算机视觉、医学成像、遥感等领域，灰度直方图均衡化和规定化都是常见的预处理技术。