Matlab图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq（），调用语法如下：[J,T]=histeq(I) I是原始图像，J是经过直方图均衡化的输出图像，T是变换矩阵 图像归一化：将图像转换成唯一的标准形式以抵抗各种变换...(I1)); subplot(4,4,4); imhist(histeq(I1)); %对于对比度变小的图像 I2=0.5*I+55/255; subplot(4,4,5); imshow(I2); subplot...(4,4,6); imhist(I2); subplot(4,4,7); imshow(histeq(I2)); subplot(4,4,8); imhist(histeq(I2)); %对于线性增加亮度的图像...I3=I+55/255; subplot(4,4,9); imshow(I3); subplot(4,4,10); imhist(I3); subplot(4,4,11); imshow(histeq...(4,4,14); imhist(I4); subplot(4,4,15); imshow(histeq(I4)); subplot(4,4,16); imhist(histeq(I4)); 版权声明
= imhist( i ) 获取直方图信息，count为每一级灰度像素个数， % x为灰度级，x也可以在imhist（i，x）中指定，可以通过stem（x，count）画相应直方图； % J=histeq...(I,hgram); % J=histeq(I,n); % [J,T]=histeq(I); % 注：hgram为归一化（各元素均在[0,1]上）的灰度直方图。...% [J,T]=histeq(I);返回图像J的同时也返回变换向量。...I = imread('0.bmp'); Igray = rgb2gray(I); Ieq =histeq(Igray); Ihist = imhist(Ieq); figure(1), subplot
文章目录 37.fwind1 38.fwind2 39.getimage 40.gray2ind 41.grayslice 42.histeq 43.hsv2rgb 44.idct2 45.ifft2...imread('ngc4024m.tif'); X = grayslice(I,16); imshow(I) figure, imshow(X,jet(16)) 相关命令： gray2ind 42.histeq...语法： J = histeq(I,hgram) J = histeq(I,n) [J,T] = histeq(I,...)...举例 I = imread('tire.tif'); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J) imhist(I,64) figure; imhist(J...I = imread('pout.tif'); J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); imshow(I) figure, imshow(J) 相关命令： brighten, histeq
图12-8 imhist函数 稍微解释一下这个图，横坐标是0-255这没什么说的，纵坐标是频数，表示这个值有多少个 12.4.4 histeq() 通过分析上面的图，我们发现他在某一个区间数值比较集中，...而其他数值几乎就没有，这种图像的数值分布并不是很均匀，所以如果我们想要它分布更加均匀，就可以使用histeq函数，起调用格式为：histeq(I); 示例： ?...图12-9 histeq函数 12.4.5 imrotate() imrotate函数的作用是旋转一个图像，其调用格式为：imrotate(I,theta,’bilinear’);，theta表示旋转的角度
(4) J = histeq( I , n) (5) J = histeq( I , ma p , n) (6) [ J , counts ] = histeq( I , ?)...tit le(′原始图像′) ; f igure , imhist ( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq...t i f′) ; figure , imshow( K) ; tit le(′要规定化图像′) ; figure , imhist ( K) ; tit le(′要规定化图像直方图′) ; L = histeq
Matlab中提供了现成的函数“histeq()”来实现图像的直方图均衡。但为了演示说明算法的原理，下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观，更加易懂。...首先，我们分别处理R、G、B三个分量，为了简便我们直接使用matlab中的函数histeq()。...plain copy a = imread('couple.tiff'); R = a(:,:,1); G = a(:,:,2); B = a(:,:,3); R = histeq...(R, 256); G = histeq(G, 256); B = histeq(B, 256); a(:,:,1) = R; a(:,:,2) = G; a(:,:
函数： 灰度均值化函数： histeq 直方图显示函数： imhist 代码实现 clear all; clc; %-------------------------------------------...pathname, filename]); [m, n, z] = size(Image); %转换为灰度图 if z>1 Image = rgb2gray(Image); end eqImage = histeq
第五章：图像增强 5.1 直方图 均衡化：经过均衡化处理的图像，像素占有更多的灰度级并且分布更均匀，这样的图像具有更高的对比度 histeq语法规则： B=histeq(A) A:原图像，B:结果图...clc;clear;s=what;p=s.path;I=imread([p,'\图像素材\','lena.bmp']);J=histeq(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title
title('原始图像'); subplot(2,2,2); imhist(I8);%imhist是实现显示当前图像的直方图分布 ylim('auto'); title('原始图像的直方图'); I9=histeq...(I8,256);%histeq是实现直方图均衡 subplot(2,2,3); imshow(I9); title('变换后的图像'); subplot(2,2,4); imhist(I9); title
,imshow(J); title('均衡化图像'); % 直方图规定化 clc; I = imread('tire.tif'); % 读取待处理的图像，tire.tif为待处理的图像 J = histeq...J=histeq(I);：使用histeq函数对图像I进行直方图均衡化操作，并将结果存储在变量J中。 figure,imshow(I);：创建一个新的图形窗口，并在该窗口中显示原始图像I。...J=histeq(I,32);：使用histeq函数对图像I进行直方图均衡化操作，并指定输出的灰度级数为32。将处理后的图像存储在变量J中。...M=histeq(Q,counts);：使用histeq函数将原始图像Q的直方图规定化为变量counts中定义的直方图，并将结果存储在变量M中。...着眼于MATLAB中的histeq、imhist、imshow等函数的应用，以及对MATLAB图像处理工具箱的初步认识。强调这些函数的简洁直观接口和对图像处理的高效支持。
160/255],[]); figure;imshow(J),title('经灰度级调整后的图') figure;imhist(J),title('灰度级调整后的直方图') % MATLAB 还提供了histeq...函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图
我们把直方图均衡化的过程封装在一个函数里面，函数名字叫做histeq，输入原图像矩阵和直方图分块数，输出均衡化后的图像矩阵和累积函数。...import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm def histeq...image_array.flatten(), 256) plt.subplot(2, 2, 2) plt.imshow(image_array, cmap=cm.gray) plt.axis("off") a = histeq
%全局直方图 I=imread('photo1.jpg'); R=I(:,:,1); G=I(:,:,2); B=I(:,:,3); M=histeq(R); N=histeq(G); L=histeq
imshow(LC); title(‘low contrast’); figure(1),subplot(222), imhist(LC); title(‘low contrast’); HE1 = histeq...rgb2gray(imread(‘theatre.jpg’)); img_ref = rgb2gray(imread(‘rpic.jpg’)); [hgram, x] = imhist(img_ref); J = histeq
www.codingdict.com/sources/py/PIL.ImageEnhance/19504.html https://www.mathworks.com/help/images/ref/histeq.html
用histeq就可以实现该方法 语法：[j,t]=histeq(I) I是图像矩阵，j是均衡后的图像数据矩阵，t是变换矩阵 示例 Pic=imread('mandi.tif'); figure; subplot...(221),imshow(Pic);title('原图'); subplot(222),imhist(Pic);title('原图直方图'); [j,t]=histeq(Pic);%均衡处理 subplot
dftfilt(f1,H1); g2=dftfilt(f1,H2); H1=0.5+2*H1; H2=0.5+2*H2; g3=dftfilt(f1,H1); g4=dftfilt(f1,H2); g3=histeq...(gscale(g3),256); g4=histeq(gscale(g4),256); figure; subplot(2,3,1); imshow(f1); title('原图'); subplot
filter (BF), (3) image sharpening filter (Imsharp), (4) guided filter (GF), (5) histogram equalization (HistEq...WLS和Imsharp均使用其默认参数，BF,GF,HistEq的参数根据每张图进行调整，因此不需要设置参数。
2,2,4); %显示第四个图像 imshow(I4); 3.数字图像处理中常用到的MATLAB函数 size ()函数 Zeros ()函数 Fft2(), ifft2()函数 Imhist()函数 Histeq
PIL 对象重新定义图像数组的大小""" pil_im = Image.fromarray(uint8(im)) return array(pil_im.resize(sz)) def histeq
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