图像处理中的基础函数：直方图均衡化纯MATLAB代码

在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的增强图像对比度的方法。此技术尤其适用于低对比度图像，通过改变像素的分布，使图像的整体亮度层次更丰富，视觉效果更佳。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是实现直方图均衡化的理想选择。 直方图均衡化的核心在于重新映射像素值，使得图像的灰度级分布更加均匀。具体步骤包括计算原始图像的直方图、累积分布函数（CDF）以及生成新的灰度级映射表。以下将详细解释这些步骤和MATLAB代码实现的关键部分。 1. **计算原始图像直方图**： 在MATLAB中，可以使用`imhist`函数来计算图像的直方图。例如，假设图像名为`img`，则`[counts, bins] = imhist(img)`会返回图像的像素计数和对应的灰度级。 2. **构建累积分布函数（CDF）**： CDF表示图像中每个灰度级以下像素的概率累积。在MATLAB中，可以通过累加直方图得到，即`cdf = cumsum(counts) / sum(counts)`。注意，`cdf`的值应归一化到[0, 1]区间。 3. **生成新的灰度级映射表**： 为了将原始像素值映射到新的分布，我们需要线性插值。假设`cdf_new`是目标分布的灰度级范围（通常是[0, 255]），则可以使用`interp1`函数，如`new_values = interp1(cdf, bins, cdf_new, 'nearest', 'extrap')`。这将得到新的灰度级映射表。 4. **应用映射并更新图像**： 使用`im2uint8`或`im2double`确保输出图像的类型正确，然后通过`ind2rgb`或`ind2gray`将灰度级映射到新图像。例如，`enhanced_img = ind2gray(new_values, max(bins))`。 在提供的`hist_yh.m`文件中，我们可以预期它包含了以上步骤的实现。代码可能会定义一个函数，输入为原始图像，输出为均衡化后的图像。通过阅读和理解这段代码，可以学习到MATLAB中的图像处理技巧，以及如何编写清晰、高效的MATLAB程序。 此外，该代码作为MATLAB编程的规范模板，可能展示了良好的编程习惯，如变量命名、注释以及模块化设计。这有助于提升代码的可读性和可维护性，是每个开发者都应追求的目标。 直方图均衡化是图像处理中的重要概念，而MATLAB提供了一套强大且易用的工具来实现这一过程。通过研究`hist_yh.m`代码，不仅可以深入理解直方图均衡化的工作原理，还能学习到MATLAB编程的最佳实践。