【数字图像处理】直方图均衡化详解及编程实现.docx

直方图均衡化详解及编程实现 直方图均衡化是数字图像处理中的一种图像对比度增强方法。它通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像的灰度值在整个范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。 直方图均衡化的原理是将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。它可以重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。 直方图均衡化的优点是可以增强图像的局部对比度，尤其是在图像的有用数据的对比度相当接近的时候。它可以使亮度更好地在直方图上分布，增强局部的对比度而不影响整体的对比度。 直方图均衡化的缺点是变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；同时，某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 在实现直方图均衡化时，需要计算累积分布函数（cumulative distribution function，CDF），并使用该函数将原图像的分布转换成均匀分布。然后，根据计算出的累计直方图分布，求出 fk 到 gk 的灰度映射关系，并对源图像各点像素进行灰度转换。 在编程实现时，可以使用 Matlab 或 Python 等语言编写代码。例如，在 Matlab 中，可以使用以下代码实现直方图均衡化： ``` I = imread('rice.png'); [height,width] = size(I); figure subplot(221) imshow(I)%显示原始图像 subplot(222) imhist(I)%显示原始图像直方图 %进行像素灰度统计 NumPixel = zeros(1,256); for i = 1:height for j = 1:width NumPixel(I(i,j) + 1) = NumPixel(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一 end end %计算灰度分布密度 ProbPixel = zeros(1,256); for i = 1:256 ProbPixel(i) = NumPixel(i) / (height * width); end ``` 通过这种方法，可以实现直方图均衡化，增强图像的对比度，并提高图像的可读性。