一、归一化函数mapminmax() 1、默认的归一化范围是（-1，1），使用mapminmax(data,0,1)将范围控制在（0，1）。 2、按行归一化，矩阵则每行归一化一次。若要完全归一化，则 FlattenedData ...

原理： 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法： 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r); 为便于实现，可以用查找表（look-up table）的方式存储，即：原始的灰度作为查找表的索引，表中的内容是新的灰度值。 其次，直方图均衡化是图像增强的一种 ...

一. 直方图归一化 有些灰度图像的像素并没有分布在 [0,255] 内，而是分布在 [0,255] 的子区间内。这样的图像肉眼看上去往往不是很清晰。我们可以通过直方图归一化的方式，将它的像素分布从 [0,255] 的子区间变为 [0,255] 范围内。通过这样的方式，往往可以增加 ...

,测试数据 其中y是对进行某种规范化后得到的数据,这种规范化 ...

在处理图像时，偶尔会碰到图像的灰度级别集中在某个小范围内的问题，这时候图像很难看清楚。比如下图： 它的灰度级别，我们利用一个直方图可以看出来（横坐标从0到255，表示灰度级别，纵坐标表示每个灰度级别的像素出现个数） 可以看出，上图是由于灰度级过于集中，导致图片难以看清。 这时候 ...

I的灰度直方图变换成图像J的直方图变换T。 用matlab来进行直方图均匀化需要我们了解相关函数的使 ...

matlab程序如上，结果如下： ...

直方图均衡化 算法分析 对原图像每个通道统计0-255的灰度级概率 求原图像每个通道累积概率分布 根据累积概率直方图分别对每个通道（K）求每个像素点的映射 p(k, i) = p(k, i） * 255 实验结果 实验分析 第一步统计原图 ...