直方图均衡化实验报告

1、=WORD完满版-可编写-专业资料分享=医学图像办理实验报告实验名称：直方图均衡化实验姓名：gaojunqiang学号：20105405班级：生医1001指导教师：2013年6月5日-完满版学习资料分享-=WORD完满版-可编写-专业资料分享=一、实验目的1、编程实现以下功能：读出储藏的黑白灰度图象并显示，显示灰度直方图，对图象进行直方图均衡化办理，显示办理后图象及直方图，画出灰度变换曲线，并储藏办理后图象。二、实验原理直方图均衡化办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，使必然灰度范

2、围内的像素数量大体相同。直方图均衡化是一种自动调治图象比较度质量的算法，使用的方法是灰度级变换：s=T(r)。它的基本思想是经过灰度级r的概率密度函数p(rk)，求出灰度级变换T(r).灰度直方图的计算十分简单，依据定义在失散形式下有下面的公式成立：pknk,k0,1,L1（1）nnk公式中：nk为图像中出现sk级灰度的像素数，n是图像像素总数，而n即为频数。计算累积直方图各项：knikpi,k0,1,L1tkni0i0（2）取整扩展：tkint(L1)tk0.5（3）照射对应关系：ktk三、实验代码及结果直方图均衡化实验代码：clc;closeall;clearall;Imag=imread

3、(lena.tiff);figure()imshow(Imag),title(原图像);ImagGray=rgb2gray(Imag);figure()imshow(ImagGray),title(灰度图像);r,c=size(ImagGray);%统计灰度直方图GrayPixNum=zeros(1,255);fori=1:rforj=1:cGrayPixNum(1,ImagGray(i,j)=GrayPixNum(1,ImagGray(i,j)+1;-完满版学习资料分享-=WORD完满版-可编写-专业资料分享=endend%对灰度直方图进行归一化GrayPixPro=GrayPixNum./

4、(r*c);figure()plot(GrayPixPro),title(图像直方图);%-%-直方图均衡化-%-%直方图累加GrayAdd=zeros(1,255);GrayAdd(1,1)=GrayPixPro(1,1);fori=2:255GrayAdd(1,i)=GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i);endNewGray=round(GrayAdd.*254.+0.5);NewGrayPro=zeros(1,255);fori=1:255GrayTemp=NewGray(1,i);NewGrayPro(1,GrayTemp)=NewGrayPro(1,GrayT

5、emp)+GrayPixPro(1,i);endfigure()plot(NewGrayPro.*(r*c),title(均衡化直方图);%有均衡化直方图和照射关系获取均衡化的图像NewImag=zeros(r,c);fori=1:rforj=1:cNewImag(i,j)=NewGray(1,ImagGray(i,j);endendNewImag=uint8(NewImag);figure()imshow(NewImag),title(均衡化的图像);figure()plot(NewGray),title(灰度变换曲线);实验结果：-完满版学习资料分享-=WORD完满版-可编写-专业资料分享

6、=图1原灰度图像图2原图像的灰度直方图图3经过直方图均衡化后的灰度图片图4均衡化后的直方图图5灰度变化曲线三、实验思虑从上述实验结果可以看出，经过直方图均衡化后的图片的比较度更高，且边缘收效更高。这些图片特别有利于人眼的观看鉴别。直方图均衡化可以达到增强图像的显-完满版学习资料分享-=WORD完满版-可编写-专业资料分享=示收效的作用。经过原图像的直方图可以观察出，图像中各种亮度所占的比率多半分布不均匀，直方图增强的方法就是压缩直方图中比率少的像素所占用的灰度范围，多出来的灰度空间依据统计比率分配给直方图中比率高的像素使用。这种方法主若是针对人眼对灰度差别越大的图像更简单分辨的特点而做的增强。直