用MATLAB仿真基于直方图均衡化的水下激光图像处理

piday123 · 发表于 2020-6-23 15:41

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用MATLAB仿真基于直方图均衡化的水下激光图像处理

MATLAB仿真程序：

%{

  基于直方图均衡化的水下图像增强（MATLAB仿真）

  对RGB三个通道分别进行均衡化处理，得到增强之后的图像

  实际测试，效果明显，下面

  时间：2014年9月11日23:59:01

  整理：天空之恋

  地点：桂电

%}

clear;

t = imread('wa5.png');

I=t(:,:,1);

[height,width] = size(I);

subplot(121);

imshow(t),title('原始图像')%显示原始图像

%对R通道进行均衡化处理，均衡化可以写一个统一的函数，直接调用

%进行像素灰度统计;

s = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级

%绘制直方图

gp=zeros(1,256);

for k=0:255

gp(k+1)=length(find(I==k))/(height*width);

end

for i = 1:height

for j = 1: width

      s(I(i,j) + 1) = s(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一

end

end

%计算灰度分布密度

p = zeros(1,256);

for i = 1:256

p(i) = s(i) / (height * width * 1.0);

end

%计算累计直方图分布

c = zeros(1,256);

c(1) = p(1);

for i = 2:256

      c(i) = c(i - 1) + p(i);

end

%累计分布取整,将其数值归一化为1~256

c = uint8(255 .* c + 0.5);

%对图像进行均衡化

for i = 1:height

for j = 1: width

      Ir(i,j) = c(I(i,j)+1);

end

end

dis(:,:,1)=Ir;

%subplot(122)

%imshow(Ir)%显示均衡化后的图像

%对G通道进行均衡化处理，均衡化可以写一个统一的函数，直接调用

I=t(:,:,2);

[height,width] = size(I);

%下面使用直方图均衡化进行处理

%进行像素灰度统计;

s = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级

%绘制直方图

gp=zeros(1,256);

for k=0:255

gp(k+1)=length(find(I==k))/(height*width);

end

for i = 1:height

for j = 1: width

      s(I(i,j) + 1) = s(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一

end

end

%计算灰度分布密度

p = zeros(1,256);

for i = 1:256

p(i) = s(i) / (height * width * 1.0);

end

%计算累计直方图分布

c = zeros(1,256);

c(1) = p(1);

for i = 2:256

      c(i) = c(i - 1) + p(i);

end

%累计分布取整,将其数值归一化为1~256

c = uint8(255 .* c + 0.5);

%对图像进行均衡化

for i = 1:height

for j = 1: width

      Ig(i,j) = c(I(i,j)+1);

end

end

%subplot(122)

%imshow(Ig)%显示均衡化后的图像

dis(:,:,2)=Ig;

%对B通道进行均衡化处理，均衡化可以写一个统一的函数，直接调用

I=t(:,:,3);

[height,width] = size(I);

%下面使用直方图均衡化进行处理

%进行像素灰度统计;

s = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级

%绘制直方图

gp=zeros(1,256);

for k=0:255

gp(k+1)=length(find(I==k))/(height*width);

end

for i = 1:height

for j = 1: width

      s(I(i,j) + 1) = s(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一

end

end

%计算灰度分布密度

p = zeros(1,256);

for i = 1:256

p(i) = s(i) / (height * width * 1.0);

end

%计算累计直方图分布

c = zeros(1,256);

c(1) = p(1);

for i = 2:256

      c(i) = c(i - 1) + p(i);

end

%累计分布取整,将其数值归一化为1~256

c = uint8(255 .* c + 0.5);

%对图像进行均衡化

for i = 1:height

for j = 1: width

      Ib(i,j) = c(I(i,j)+1);

end

end

dis(:,:,3)=Ib;

%subplot(122)

%imshow(Ib)%显示均衡化后的图像

subplot(122);

imshow(dis),title('处理之后的图像')%显示均衡化后的图像

yin123 · 发表于 2020-6-23 16:58

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