关于图像处理:灰度直方图及直方图均衡化

文章和代码以及样例图片等相干资源，曾经归档至【Github 仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。

一、试验目标

1. 直方图的显示

2. 计算并绘制图像直方图

3. 直方图的均衡化

二、试验内容

灰度直方图用于显示图像的灰度值散布状况, 是数字图像处理中最简略和最实用的工具。

MATLAB 中提供了专门绘制直方图的函数 imhist()。

1. 直方图的显示

imshow('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif');
title('原图像')
% 显示原图像
A=imread('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif','tif');
figure;
imhist(A);
title('对应直方图')

2. 计算并绘制图像直方图

A：用 bar 函数显示

A=imread('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif','tif');
h=imhist(A);
h1=h(1:10:256);
horz=1:10:256;
bar(horz,h1)% 用 bar 函数显示
axis([0 255 0 15000])% 设置程度轴和垂直轴的最大值和最小值
set(gca,'xtick',0:50:255)
set(gca,'xtick',0:2000:15000)

B：用 stem 函数显示

A=imread('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif','tif');
h=imhist(A);
h1=h(1:10:256);
horz=1:10:256;
stem(horz,h1,'fill')% 用 stem 函数显示
axis([0 255 0 15000])% 设置程度轴和垂直轴的最大值和最小值
set(gca,'xtick',[0:50:255])
set(gca,'xtick',[0:2000:15000])

C：用 plot 函数显示

A=imread('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif','tif');
h=imhist(A);
plot(h)
axis([0 255 0 15000])% 设置程度轴和垂直轴的最大值和最小值
set(gca,'xtick',[0:50:255])
set(gca,'xtick',[0:2000:15000])

3. 直方图均衡化

imshow('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif');
title('原图像')
I=imread('D:\pic\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif','tif');
figure;
imhist(I),title('对应直方图')
% 从失去的直方图能够看出，图像的对比度很低，灰度级集中在 70-160 范畴内，如果只取
% 这个范畴内的灰度，并扩大到 [0,255]，则会明显增强图像对比度
J=imadjust(I,[70/255 160/255],[]);
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（主动直方图均衡化）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')