圖像直方圖均衡化

1. 直方圖均衡化介紹

自我感覺書上講的很清楚，直接把截圖貼上了。

在進行直方圖均值化的過程如下

讀入圖像
對每個通道分別統計像素值[0,255]出現的次數。
對每個通道分別求像素值[0,255]出現的概率，得到概率直方圖。
對每個通道分別求像素值[0,255]概率的前綴和，得到累計直方圖。
對每個通道根據累計直方圖分別求像素映射函數。
對每個通道完成每個像素點的映射。
輸出直方圖均衡化的圖像。
2.代碼（MATLAB）

 

%直方圖均衡化
I = imread('D:/picture/girl.jpg');
I=rgb2gray(I);%如果某些圖片不是二維灰度圖像要加上這句，否則imhist報錯
[height,width] = size(I);
figure 
subplot (221)
imshow(I);%顯示原始圖像
subplot(222)
imhist(I)%顯示原始圖像直方圖（注釋一）

%進行像素灰度統計
NumPixel = zeros(1,256);%統計各灰度數目，共256個灰度級
for i = 1:height
    for j = 1:width
        NumPixel (I(i,j)+1)=NumPixel(I(i,j)+1)+1;%對應灰度值像素點數量增加一9（注釋二）
    end
end
%計算灰度分布密度
ProbPixel = zeros(1,256);
for i =1:256
    ProbPixel(i) = NumPixel(i)/(height*width*1.0);%該灰度值的像素個數除於總的像素點的個數
end
%計算累計直方圖分布
CumuPixel = zeros(1,256);
for i = 1:256;
    if i == 1
        CumuPixel(i) = ProbPixel(i);
    else
        CumuPixel(i) = CumuPixel(i-1)+ProbPixel(i);%進行累加
    end
end
%累計分布取整

CumuPixel = uint8(256* CumuPixel);%也就是原來圖像的灰度級根據累加概率的值變成了新的灰度級（注釋三）
%對灰度值進行映射（均衡化）
for k =1:height
    for l =1:width
        I(k,l)= CumuPixel(I(k,l)+1);%映射,加一的目的是使下標從一開始
    end  
end
subplot(223)
imshow(I)%顯示原始圖像
subplot(224)
imhist(I)%顯示原始圖像直方圖

 

運行結果如下

注：直方圖x軸是圖像的灰度值，y軸是在該灰度值的像素的個數

分析：觀察圖片我們發現對於原始圖片整體顏色偏白，對比度不強，直方圖分布偏於右邊。直方化后的圖片整體顏色加深，灰度增強，頭發沒有原來那么偏白了，直方圖整體分布開始偏左且更均勻化，圖片整體對比度增強。

3注釋

注釋一

imhist()主要用於計算圖像灰度值的直方圖統計；

第一次使用時出現的錯誤：

 

Error using ==> iptcheckinput Function IMHIST expected its first input, I or X, to be two-dimensional.

 

輸入的圖像必須是二維的圖像，當輸入的圖像是三維的時候，可現轉換，轉換代碼:

 

I=imread('nameofupicture.tif');

 

I=rgb2gray(I);

imhist(I);

imhist()的應用：

具體用法： 

imhist( i );直接顯示圖像i的灰度直方圖； 

imhist（i，n）n為指定灰度級顯示直方圖； 

[count, x] = imhist( i ) 獲取直方圖信息，count為每一級灰度像素個數，x為灰度級，x也可以在imhist（i，x）中指定，可以通過stem（x，count）畫相應直方圖；  

如代碼

i = imread('D:/picture/ZiXia.jpg');
i=rgb2gray(i);
imshow(i);
figure;
imhist(i);
figure;
imhist(i,32);
figure;
[count,x] = imhist(i,32);
stem(x,count);

 

 

注釋二

 NumPixel(I(i,j) + 1) --------這個表示的是什么呢？---a NumPixel(I(i,j) + 1) + 1------這個表示像素點的灰度級加1---b I(i,j)-----表示(i,j)點的灰度值 a 處灰度值加1是代碼中灰度值得范圍的[1,256],不是[0,255] b 處為對灰度值相同的像素做統計加1，可以將NumPixel( I(i,j) + 1)看做是下標為灰度值，數組元素值為對應下標（灰度值）統計像素的個數 比如統計出來的灰度值為23的像素個數為4個，那么代碼中的表現形式是：NumPixel( 22 + 1) = 4.

注釋三

 比如原始圖像的灰度值為30的像素個數在新圖像里面就變為原始圖像灰度值小於等於30的像素個數之和作為新圖像像素值為30的像素個數。依次類推。