直方图及其变换.pdf
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【直方图及其变换】 直方图是图像处理中一种重要的概念,用于描述图像中各个灰度级出现的频率或概率。在计算机视觉和图像分析领域,直方图可以帮助我们理解图像的整体亮度分布和对比度。在MATLAB中,我们可以使用`imhist()`函数来快速获取图像的直方图。 在实验二“直方图及其变换”中,主要涉及以下几个知识点: 1. **图像直方图计算**: - 首先,通过`rgb2gray()`函数将彩色图像转换为灰度图像,这是因为直方图通常在单通道图像上计算。 - 使用嵌套循环遍历图像的每个像素,统计每个灰度级的像素数量,并存储在矩阵`h`中。 - 计算每个灰度级的出现概率,即`h`除以图像的总像素数。 - 使用`bar()`函数绘制直方图,横轴表示灰度值,纵轴表示出现概率。 2. **直方图均衡化**: - 直方图均衡化是一种常用的图像增强技术,它通过重新分配图像的灰度级来改善图像的对比度。 - 在MATLAB中,可以使用`histeq()`函数实现直方图均衡化,但实验要求手动实现这一过程。 - 手动实现包括计算累积分布函数(CDF),将原始灰度值映射到新的灰度级,最后更新图像的像素值。 - `C`矩阵存储了均衡化后的图像像素值,使用`imshow()`和`imhist()`函数展示均衡化效果并与`histeq()`函数的结果进行比较。 3. **直方图规格化**: - 直方图规格化是将图像的灰度级范围映射到特定的区间,如[0,255],以保持图像的对比度。 - 在实验中,可能需要编写代码来实现这个过程,通过调整灰度级的映射方式,确保所有像素值都在目标范围内。 4. **比较和分析**: - 自定义函数绘制的直方图和`imhist()`函数的结果虽然显示形式不同(实心柱状图 vs 条纹状图),但它们本质上表示的信息是一致的,即图像的灰度级分布。 - 直方图均衡化后,可以看到图像的对比度显著提高,直方图更加均匀分布,这有利于后续的图像处理任务。 5. **MATLAB编程技巧**: - 使用`subplot()`函数可以在同一窗口内创建多幅图像,便于比较原始图像、直方图等。 - `uint8()`函数用于将浮点型数据转换为8位无符号整数,以便于`imshow()`函数显示。 通过这个实验,学习者不仅可以深入理解直方图和它的变换,还能提升MATLAB编程能力,掌握图像处理中的重要技术。这对于进一步研究图像分析、机器视觉和模式识别等领域至关重要。
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