MATLAB 直方图

ulppknot · 发表于 2021-8-31 13:45

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x

   （一）

   灰度的线性变换。

   改变图像的对比度是对直方图的缩放与平移。改变图像的亮度是平移直方图，反向是将直方图镜像。

I = imread('coins.png'); % 读入原图像 I = im2double(I); % 转换数据类型为double [M,N] = size(I); % 计算图像面积 figure(1); % 打开新窗口 imshow(I); % 显示原图像 title('原图像'); figure(2); % 打开新窗口 [H,x] = imhist(I, 64); % 计算64个小区间的灰度直方图 stem(x, (H/M/N), '.'); % 显示原图像的直方图 title('原图像'); % 增加对比度 Fa = 2; Fb = -55; O = Fa .* I + Fb/255; figure(3); subplot(2,2,1); imshow(O); title('Fa = 2 Fb = -55 增加对比度'); figure(4); subplot(2,2,1); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 2 Fb = -55 增加对比度'); % 减小对比度 Fa = 0.5; Fb = -55; O = Fa .* I + Fb/255; figure(3); subplot(2,2,2); imshow(O); title('Fa = 0.5 Fb = -55 减小对比度'); figure(4); subplot(2,2,2); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 0.5 Fb = -55 减小对比度'); % 线性增加亮度 Fa = 1; Fb = 55; O = Fa .* I + Fb/255; figure(3); subplot(2,2,3); imshow(O); title('Fa = 1 Fb = 55 线性平移增加亮度'); figure(4); subplot(2,2,3); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 1 Fb = 55 线性平移增加亮度'); % 反相显示 Fa = -1; Fb = 255; O = Fa .* I + Fb/255; figure(3); subplot(2,2,4); imshow(O); title('Fa = -1 Fb = 255 反相显示'); figure(4); subplot(2,2,4); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = -1 Fb = 255 反相显示');- v$ ^! w8 w% W; ?7 T) P

   （二）

   伽马变换/指数变换/幂次变换/灰度非线性变换

   不仅改变图像的对比度，还能够增强细节。

I = imread('pout.tif'); %读入原图像 % Gamma取0.75 subplot(1,3,1); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 0.75)); title('Gamma 0.75'); % Gamma取1 subplot(1,3,2); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 1)); title('Gamma 1'); % Gamma取1.5 subplot(1,3,3); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 1.5)); title('Gamma 1.5'); figure; % Gamma取0.75 subplot(1,3,1); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 0.75)); title('Gamma 0.75'); % Gamma取1 subplot(1,3,2); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 1)); title('Gamma 1'); % Gamma取1.5 subplot(1,3,3); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 1.5)); title('Gamma 1.5');
5 e$ t; A4 W+ Z/ Z9 y; v. v

   （三）

   阈值灰度变换

   阈值化，二值化，从复杂的背景中提取感兴趣的部分。

   （四）

      分段线性变换

function out = imgrayscaling(varargin) % IMGRAYSCALING 执行灰度拉伸功能 % 语法： % out = imgrayscaling(I, [x1,x2], [y1,y2]); % out = imgrayscaling(X, map, [x1,x2], [y1,y2]); % out = imgrayscaling(RGB, [x1,x2], [y1,y2]); % 这个函数提供灰度拉伸功能，输入图像应当是灰度图像，但如果提供的不是灰度 % 图像的话，函数会自动将图像转化为灰度形式。x1，x2，y1，y2应当使用双精度 % 类型存储，图像矩阵可以使用任何MATLAB支持的类型存储。 [A, map, x1 , x2, y1, y2] = parse_inputs(varargin{:}); % 计算输入图像A中数据类型对应的取值范围 range = getrangefromclass(A); range = range(2); % 如果输入图像不是灰度图，则需要执行转换 if ndims(A)==3,% A矩阵为3维，RGB图像 A = rgb2gray(A); elseif ~isempty(map),% MAP变量为非空，索引图像 A = ind2gray(A,map); end % 对灰度图像则不需要转换 % 读取原始图像的大小并初始化输出图像 [M,N] = size(A); I = im2double(A); % 将输入图像转换为双精度类型 out = zeros(M,N); % 主体部分，双级嵌套循环和选择结构 for i=1:M for j=1:N if I(i,j)<x1 out(i,j) = y1 * I(i,j) / x1; elseif I(i,j)>x2 out(i,j) = (I(i,j)-x2)*(range-y2)/(range-x2) + y2; else out(i,j) = (I(i,j)-x1)*(y2-y1)/(x2-x1) + y1; end end end % 将输出图像的格式转化为与输入图像相同 if isa(A, 'uint8') % uint8 out = im2uint8(out); elseif isa(A, 'uint16') out = im2uint16(out); % 其它情况，输出双精度类型的图像 end % 输出: if nargout==0 % 如果没有提供参数接受返回值 imshow(out); return; end %----------------------------------------------------------------------------- function [A, map, x1, x2, y1, y2] = parse_inputs(varargin); % 这就是用来分析输入参数个数和有效性的函数parse_inputs % A 输入图像，RGB图 (3D), 灰度图 (2D), 或者索引图 (X) % map 索引图调色板 (:,3) % [x1,x2] 参数组 1，曲线中两个转折点的横坐标 % [y1,y2] 参数组 2，曲线中两个转折点的纵坐标 % 首先建立一个空的map变量，以免后面调用isempty(map)时出错 map = []; % IPTCHECKNARGIN(LOW,HIGH,NUM_INPUTS,FUNC_NAME) 检查输入参数的个数是否 % 符合要求，即NUM_INPUTS中包含的输入变量个数是否在LOW和HIGH所指定的范围 % 内。如果不在范围内，则此函数给出一个格式化的错误信息。 iptchecknargin(3,4,nargin,mfilename); % IPTCHECKINPUT(A,CLASSES,ATTRIBUTES,FUNC_NAME,VAR_NAME, ARG_POS) 检查给定 % 矩阵A中的元素是否属于给定的类型列表。如果存在元素不属于给定的类型，则给出 % 一个格式化的错误信息。 iptcheckinput(varargin{1},... {'uint8','uint16','int16','double'}, ... {'real', 'nonsparse'},mfilename,'I, X or RGB',1); switch nargin case 3 % 可能是imgrayscaling(I, [x1,x2], [y1,y2]) 或 imgrayscaling(RGB, [x1,x2], [y1,y2]) A = varargin{1}; x1 = varargin{2}(1); x2 = varargin{2}(2); y1 = varargin{3}(1); y2 = varargin{3}(2); case 4 A = varargin{1};% imgrayscaling(X, map, [x1,x2], [y1,y2]) map = varargin{2}; x1 = varargin{2}(1); x2 = varargin{2}(2); y1 = varargin{3}(1); y2 = varargin{3}(2); end % 检测输入参数的有效性 % 检查RGB数组 if (ndims(A)==3) && (size(A,3)~=3) msg = sprintf('%s: 真彩×××像应当使用一个M-N-3维度的数组', ... upper(mfilename)); eid = sprintf('Images:%s:trueColorRgbImageMustBeMbyNby3',mfilename); error(eid,'%s',msg); end if ~isempty(map) % 检查调色板 if (size(map,2) ~= 3) || ndims(map)>2 msg1 = sprintf('%s: 输入的调色板应当是一个矩阵', ... upper(mfilename)); msg2 = '并拥有三列'; eid = sprintf('Images:%s:inColormapMustBe2Dwith3Cols',mfilename); error(eid,'%s %s',msg1,msg2); elseif (min(map(：）)<0) || (max(map(：）)>1) msg1 = sprintf('%s: 调色板中各个分量的强度 ',upper(mfilename)); msg2 = '应当在0和1之间'; eid = sprintf('Images:%s:colormapValsMustBe0to1',mfilename); error(eid,'%s %s',msg1,msg2); end end % 将int16类型的矩阵转换成uint16类型 if isa(A,'int16') A = int16touint16(A); end
Y- h+ I, D8 [( A2 w6 X

J1=imgrayscaling(I,[0.3,0.7],[0.15,0.85]); >> figure ,imshow(J1,[]);
# Y; O% d" l$ p: M# L

（五）

均衡化

直方图均衡化，灰度级越均匀分布，则图像的对比度越高，易进行判读。

   [J,T]=histeq(I);

   （六）

   规定化

   相似拟合过程  ,均衡化逆过程。

CCxiaom · 发表于 2021-8-31 14:51

改变图像的对比度是对直方图的缩放与平移

NNNei256 · 发表于 2021-8-31 14:52

伽马变换/指数变换/幂次变换/灰度非线性变换不仅改变图像的对比度，还能够增强细节

Enest13 · 发表于 2021-8-31 15:42

直方图均衡化，灰度级越均匀分布，则图像的对比度越高，易进行判读

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