Matlab 灰度直方图的统计+直方图均衡化处理

参考NEFU的数字图像处理实验课代码。版权归NEFU!仅供学习参考! 1 步骤 (1)计算并绘制原始pout图像的灰度直方图; (2)根据离散累计分布函数,对原始灰度直方图进行均衡化处理,绘制均衡化后的灰度直方图; (3)生成均衡化处理后的新图像,显示并保存。 (4)比较原始pout图像和新图像的对比度。 2 Matlab代码 clc; clear; grayimage=imread(‘pout.tif’); %读取一幅256级灰度图像,作为原始图像 subplot(2,2,1); imshow(grayimage); title(‘原始图像’); %显示原始图像 [m,n]=size(grayimage); %获取图像大小 %以下计算原始图像中各灰度级出现的概率

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Matlab 图像打开、保存与显示

%读入灰度图像pout,并显示 I_huidu=imread(‘pout.tif’); figure(1), imshow(I_huidu) , title(‘灰度图像’); %读入二值图像circles,并显示,注意查看图像矩阵(uint8,0表示黑,255表示白) I_erzhi=imread(‘circles.png’); figure(2), imshow(I_erzhi) , title(‘二值图像’); %读入二值图像blobs,并显示,注意查看图像矩阵(logical,0表示黑,1表示白) I_erzhi=imread(‘blobs.png’); figure(2), imshow(I_erzhi) , title(‘二值图像’); %读入RGB图像football,并显示 I_RGB=imread(‘football.jpg’);

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