直方圖均衡化實驗報告

1、=WORD完滿版-可編寫-專業(yè)資料分享=醫(yī)學圖像辦理實驗報告實驗名稱：直方圖均衡化實驗姓名：gaojunqiang學號：20105405班級：生醫(yī)1001指導教師：2013年6月5日-完滿版學習資料分享-=WORD完滿版-可編寫-專業(yè)資料分享=一、實驗目的1、編程實現(xiàn)以下功能：讀出儲藏的黑白灰度圖象并顯示，顯示灰度直方圖，對圖象進行直方圖均衡化辦理，顯示辦理后圖象及直方圖，畫出灰度變換曲線，并儲藏辦理后圖象。二、實驗原理直方圖均衡化辦理的中心思想是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內的均勻分布。直方圖均衡化就是對圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使必然灰度范

2、圍內的像素數(shù)量大體相同。直方圖均衡化是一種自動調治圖象比較度質量的算法，使用的方法是灰度級變換：s=T(r)。它的基本思想是經過灰度級r的概率密度函數(shù)p(rk)，求出灰度級變換T(r).灰度直方圖的計算十分簡單，依據(jù)定義在失散形式下有下面的公式成立：pknk,k0,1,L1（1）nnk公式中：nk為圖像中出現(xiàn)sk級灰度的像素數(shù)，n是圖像像素總數(shù)，而n即為頻數(shù)。計算累積直方圖各項：knikpi,k0,1,L1tkni0i0（2）取整擴展：tkint(L1)tk0.5（3）照射對應關系：ktk三、實驗代碼及結果直方圖均衡化實驗代碼：clc;closeall;clearall;Imag=imread

3、(lena.tiff);figure()imshow(Imag),title(原圖像);ImagGray=rgb2gray(Imag);figure()imshow(ImagGray),title(灰度圖像);r,c=size(ImagGray);%統(tǒng)計灰度直方圖GrayPixNum=zeros(1,255);fori=1:rforj=1:cGrayPixNum(1,ImagGray(i,j)=GrayPixNum(1,ImagGray(i,j)+1;-完滿版學習資料分享-=WORD完滿版-可編寫-專業(yè)資料分享=endend%對灰度直方圖進行歸一化GrayPixPro=GrayPixNum./

4、(r*c);figure()plot(GrayPixPro),title(圖像直方圖);%-%-直方圖均衡化-%-%直方圖累加GrayAdd=zeros(1,255);GrayAdd(1,1)=GrayPixPro(1,1);fori=2:255GrayAdd(1,i)=GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i);endNewGray=round(GrayAdd.*254.+0.5);NewGrayPro=zeros(1,255);fori=1:255GrayTemp=NewGray(1,i);NewGrayPro(1,GrayTemp)=NewGrayPro(1,GrayT

5、emp)+GrayPixPro(1,i);endfigure()plot(NewGrayPro.*(r*c),title(均衡化直方圖);%有均衡化直方圖和照射關系獲取均衡化的圖像NewImag=zeros(r,c);fori=1:rforj=1:cNewImag(i,j)=NewGray(1,ImagGray(i,j);endendNewImag=uint8(NewImag);figure()imshow(NewImag),title(均衡化的圖像);figure()plot(NewGray),title(灰度變換曲線);實驗結果：-完滿版學習資料分享-=WORD完滿版-可編寫-專業(yè)資料分享

6、=圖1原灰度圖像圖2原圖像的灰度直方圖圖3經過直方圖均衡化后的灰度圖片圖4均衡化后的直方圖圖5灰度變化曲線三、實驗思慮從上述實驗結果可以看出，經過直方圖均衡化后的圖片的比較度更高，且邊緣收效更高。這些圖片特別有利于人眼的觀看鑒別。直方圖均衡化可以達到增強圖像的顯-完滿版學習資料分享-=WORD完滿版-可編寫-專業(yè)資料分享=示收效的作用。經過原圖像的直方圖可以觀察出，圖像中各種亮度所占的比率多半分布不均勻，直方圖增強的方法就是壓縮直方圖中比率少的像素所占用的灰度范圍，多出來的灰度空間依據(jù)統(tǒng)計比率分配給直方圖中比率高的像素使用。這種方法主若是針對人眼對灰度差別越大的圖像更簡單分辨的特點而做的增強。直