ccd.rar_可见光预均衡_红外目标_红外目标识别_红外识别_预均衡

clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('c.jpg'); %读入JPG彩色图像文件 imshow(PS) %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'原始图像灰度图1.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 title('原图像直方图1') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率 end figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图 title('均衡化后的直方图1') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %四，图像均衡化 PA=PS; for i=0:255 PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 title('均衡化后图像1') imwrite(PA,'均衡化后图像1.bmp'); %中值滤波 I=PA; J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加方差为0.02的椒盐噪声 K1=medfilt2(J,[3,3]); K2=medfilt2(J,[7,7]); K3=medfilt2(J,[11,11]); subplot(2,2,1),imshow(J); title('加入椒盐噪声图像'); subplot(2,2,2),imshow(K1); title('3*3窗口中值滤波'); subplot(2,2,3),imshow(K2); title('7*7窗口中值滤波'); subplot(2,2,4),imshow(K3); title('11*11窗口中值滤波');