【图像处理】直方图均衡化

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直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图增强图像对比度的一种方法。

如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。“直方图均衡化”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。

matlab代码实现

1、灰度图均衡化

RGB = imread('1.jpg'); % 读取彩色图
subplot(131);
imshow(RGB);
title('彩色图');

I=rgb2gray(RGB); % 将彩色图转化为灰度图
subplot(132);
imshow(I);
title('灰度图');

[R, C] = size(I);

% 统计每个像素值出现次数
cnt = zeros(1, 256);
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        cnt(1, I(i, j) + 1) = cnt(1, I(i, j) + 1) + 1;
    end
end

f = zeros(1, 256);
f = double(f); cnt = double(cnt);

% 统计每个像素值出现的概率, 得到概率直方图
for i = 1 : 256
    f(1, i) = cnt(1, i) / (R * C);
end

% 求累计概率,得到累计直方图
for i = 2 : 256
    f(1, i) = f(1, i - 1) + f(1, i);
end

% 用f数组实现像素值[0, 255]的映射。 
for i = 1 : 256
    f(1, i) = f(1, i) * 255;
end

% 完成每个像素点的映射
I = double(I);
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        I(i, j) = f(1, I(i, j) + 1);
    end
end

% 输出
I = uint8(I);
subplot(133);
imshow(I);
title('直方图均衡化');
imwrite(I,'chq_gphoto.jpg') %保存直方图均衡化后的图像

以图像处理界的闻名人物-蕾娜(Lena)的照片为例,(因为照片本身是灰度图,所以将彩色图转为灰度图那一步就无用了。)


2、彩色图均衡化

RGB = imread('1.jpg'); % 读取彩色图
subplot(121);
imshow(RGB);% 显示彩色图像
title('彩色图');

[R, C, K] = size(RGB); % 新增的K表示颜色通道数

% 统计每个像素值出现次数
cnt = zeros(K, 256);
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        for k = 1 : K
            cnt(k, RGB(i, j, k) + 1) = cnt(k, RGB(i, j, k) + 1) + 1;
        end
    end
end

f = zeros(3, 256);
f = double(f); cnt = double(cnt);

% 统计每个像素值出现的概率, 得到概率直方图
for k = 1 : K
    for i = 1 : 256
        f(k, i) = cnt(k, i) / (R * C);
    end
end

% 求累计概率,得到累计直方图
for k = 1 : K
    for i = 2 : 256
        f(k, i) = f(k, i - 1) + f(k, i);
    end
end

% 用f数组实现像素值[0, 255]的映射。 
for k = 1 : K
    for i = 1 : 256
        f(k, i) = f(k, i) * 255;
    end
end

% 完成每个像素点的映射
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        for k = 1 : K
            RGB(i, j, k) = f(k, RGB(i, j, k) + 1);
        end
    end
end

% 输出
RGB2 = uint8(RGB);
subplot(122);
imshow(RGB2);
title('彩色直方图均衡化');
imwrite(RGB2,'chq_photo.jpg') %保存直方图均衡化后的图像

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