一、歸一化函數mapminmax() 1、默認的歸一化范圍是（-1，1），使用mapminmax(data,0,1)將范圍控制在（0，1）。 2、按行歸一化，矩陣則每行歸一化一次。若要完全歸一化，則 FlattenedData ...

原理： 直方圖均衡化首先是一種灰度級變換的方法： 原來的灰度范圍[r0,rk]變換到[s0,sk]變換函數為：s=T(r); 為便於實現，可以用查找表（look-up table）的方式存儲，即：原始的灰度作為查找表的索引，表中的內容是新的灰度值。 其次，直方圖均衡化是圖像增強的一種 ...

一. 直方圖歸一化 有些灰度圖像的像素並沒有分布在 [0,255] 內，而是分布在 [0,255] 的子區間內。這樣的圖像肉眼看上去往往不是很清晰。我們可以通過直方圖歸一化的方式，將它的像素分布從 [0,255] 的子區間變為 [0,255] 范圍內。通過這樣的方式，往往可以增加 ...

,測試數據 其中y是對進行某種規范化后得到的數據,這種規范化 ...

在處理圖像時，偶爾會碰到圖像的灰度級別集中在某個小范圍內的問題，這時候圖像很難看清楚。比如下圖： 它的灰度級別，我們利用一個直方圖可以看出來（橫坐標從0到255，表示灰度級別，縱坐標表示每個灰度級別的像素出現個數） 可以看出，上圖是由於灰度級過於集中，導致圖片難以看清。 這時候 ...

I的灰度直方圖變換成圖像J的直方圖變換T。 用matlab來進行直方圖均勻化需要我們了解相關函數的使 ...

matlab程序如上，結果如下： ...

直方圖均衡化 算法分析 對原圖像每個通道統計0-255的灰度級概率 求原圖像每個通道累積概率分布 根據累積概率直方圖分別對每個通道（K）求每個像素點的映射 p(k, i) = p(k, i） * 255 實驗結果 實驗分析 第一步統計原圖 ...