用MATLAB实现直方图均衡化和中值滤波

一 一 直方图均衡化直方图均衡化 1 1 直方图均衡化直方图均衡化 直方图均衡化处理的 中心思想 是把原始图像的灰度直方图从比较集中 的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布 直方图均衡化就是对图像 进行非线性拉伸 重新分配图像像素值 使一定灰度范围内的像素数量大致相 同 直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成 均匀 分布直方图分 布 2 2 MatlabMatlab 中直方图均衡化程序中直方图均衡化程序 clear all close all tuu imread picture1 JPG tu rgb2gray tuu 将彩色图片转换为灰度图 graydis zeros 1 256 设置矩阵大小 graydispro zeros 1 256 new graydis zeros 1 256 new graydispro zeros 1 256 h w size tu new tu zeros h w 计算原始直方图各灰度级像素个数 graydis for x 1 h for y 1 w graydis 1 tu x y 1 graydis 1 tu x y 1 1 end end 计算原始直方图 graydispro graydispro graydis sum graydis subplot 1 2 1 plot graydispro title 灰度直方图 xlabel 灰度值 ylabel 像素的概率密度 计算原始累计直方图 for i 2 256 graydispro 1 i graydispro 1 i graydispro 1 i 1 end 计算和原始灰度对应的新的灰度 t 建立映射关系 for i 1 256 t 1 i floor 255 graydispro 1 i 0 5 end 统计新直方图各灰度级像素个数 new graydis for i 1 256 new graydis 1 t 1 i 1 new graydis 1 t 1 i 1 graydis 1 i end 计算新的灰度直方图 new graydispro new graydispro new graydis sum new graydis subplot 1 2 2 plot new graydispro title 均衡化后的灰度直方图 xlabel 灰度值 ylabel 像素的概率密度 计算直方图均衡后的新图 new tu for x 1 h for y 1 w new tu x y t 1 tu x y 1 end end figure imshow tu title 原图 figure imshow new tu title 直方图均衡化后的图 3 程序运行结果 程序运行结果 图 1 原始图像 图 2 直方图均衡化后的图 从图 1 和图 2 中明显可以看出 原始图像中树下的暗区几乎看不清有 什么 而经过直方图均衡化以后可以看到有两只猴子 不但如此 均衡化后的 途中树枝和树干也变得更加清晰 图 3 是原始图像的灰度直方图和均衡化后的灰度直方图的比较 可以 看出 原图的灰度值大部分分布在 0 100 之间 而经过直方图均衡化 则在 0 255 上有较为均匀的分布 图 3 原始灰度直方图和均衡化后的灰度直方图比较 二 二 中值滤波中值滤波 1 中值滤波介绍中值滤波介绍 中值滤波法是一种非线性平滑技术 它将每一像素点的灰度值设置为该点 某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术 中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中 各点值的中值代替 让周围的像素值接近的真实值 从而消除孤立的噪声点 方法是用某种结构的二维滑动模板 将板内像素按照像素值的大小进行排序 生成单调上升 或下降 的为二维数据序列 二维中值滤波输出为 g x y med f x k y l k l W 其中 f x y g x y 分别为原始图像和处理 后图像 W 为二维模板 通常为 2 2 3 3 区域 也可以是不同的的形状 如线 状 圆形 十字形 圆环形等 2 MatlabMatlab 中中值滤波程序中中值滤波程序 clear all close all tuu imread picture1 JPG tu rgb2gray tuu J imnoise tu salt imshow J title 加入椒盐噪声后的图像 h w size J new tu J k zeros 1 9 for i 1 h 2 for j 1 w 2 k J i j J i 1 j J i 2 j J i j 1 J i 1 j 1 J i 2 j 1 J i j 2 J i 1 j 2 J i 2 j 2 t 9 s 1 while t 1 while t 10 if k 1 t k 1 t 1 x k 1 t k 1 t k 1 t 1 k 1 t 1 x t t 1 s s 1 continue end break end t t s s 1 end new tu i 1 j 1 k 1 5 end end figure imshow