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MATLAB 直方图

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发表于 2021-8-31 13:45 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

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x
( j  x3 z8 q! X' r
     (一)8 J- R  I  p" f, b7 j
- X4 R4 ]$ i& X: f
      灰度的线性变换。  G% `" W" t1 B
. r6 e) M6 z( \4 l& j& F
      改变图像的对比度是对直方图的缩放与平移。改变图像的亮度是平移直方图,反向是将直方图镜像。$ k9 y! X" r: k9 M+ u" n" B

9 x- c" h( e5 k& X) d# ]( X6 |
  • I = imread('coins.png');                % 读入原图像  I = im2double(I);                        % 转换数据类型为double [M,N] = size(I);                        % 计算图像面积  figure(1);                                % 打开新窗口 imshow(I);                                % 显示原图像 title('原图像');  figure(2);                                % 打开新窗口 [H,x] = imhist(I, 64);                % 计算64个小区间的灰度直方图 stem(x, (H/M/N), '.');                % 显示原图像的直方图 title('原图像');  % 增加对比度 Fa = 2; Fb = -55; O = Fa .* I + Fb/255;  figure(3); subplot(2,2,1); imshow(O); title('Fa = 2 Fb = -55 增加对比度');  figure(4); subplot(2,2,1); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 2 Fb = -55 增加对比度');  % 减小对比度 Fa = 0.5; Fb = -55; O = Fa .* I + Fb/255;  figure(3); subplot(2,2,2); imshow(O); title('Fa = 0.5 Fb = -55 减小对比度');  figure(4); subplot(2,2,2); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 0.5 Fb = -55 减小对比度');  % 线性增加亮度 Fa = 1; Fb = 55; O = Fa .* I + Fb/255;  figure(3); subplot(2,2,3); imshow(O); title('Fa = 1 Fb = 55 线性平移增加亮度');  figure(4); subplot(2,2,3); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = 1 Fb = 55 线性平移增加亮度');  % 反相显示 Fa = -1; Fb = 255; O = Fa .* I + Fb/255;  figure(3); subplot(2,2,4); imshow(O); title('Fa = -1 Fb = 255 反相显示');  figure(4); subplot(2,2,4); [H,x] = imhist(O, 64); stem(x, (H/M/N), '.'); title('Fa = -1 Fb = 255 反相显示');
    + T/ k, j" p5 A+ \$ s7 E

8 s; h# h  u( t% o
7 Y" V1 c" |+ H1 r( t7 G) c
, y! W& i) M& z# j) X0 X  C2 c! S1 n* y9 A5 O1 X/ G* m
      (二)1 T9 \& W4 y, h9 `4 s: U+ c& q
: q; |5 T- O5 p* ?* O; s
      伽马变换/指数变换/幂次变换/灰度非线性变换
9 T7 d: D6 x# P: i$ k' {
0 M, R5 x' t: T. G% Q3 Z     不仅改变图像的对比度,还能够增强细节。
; S1 D; f/ K' q& ~8 N# r2 A0 V
9 p! ?3 D( L% e0 k: r; T
  • I = imread('pout.tif'); %读入原图像  % Gamma取0.75 subplot(1,3,1); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 0.75)); title('Gamma 0.75');  % Gamma取1 subplot(1,3,2); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 1)); title('Gamma 1');  % Gamma取1.5 subplot(1,3,3); imshow(imadjust(I, [ ], [ ], 1.5)); title('Gamma 1.5');  figure; % Gamma取0.75 subplot(1,3,1); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 0.75)); title('Gamma 0.75');  % Gamma取1 subplot(1,3,2); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 1)); title('Gamma 1');  % Gamma取1.5 subplot(1,3,3); imhist(imadjust(I, [ ], [ ], 1.5)); title('Gamma 1.5');
    2 o7 [8 g+ |- k7 u" E4 S  }
; f  C1 F% c. [" m* f& ^+ S* J
- c; G4 U1 g. _$ M& y* A( _; L

1 E( j6 ]/ ]; O4 K/ a2 E( R  Q& X
$ n! x+ h) A4 x0 ?: o      (三)
. Q7 r& O9 W4 O
- ?: `+ x  Q. u! i) r( ]) X2 X8 F- \5 i       阈值灰度变换) Y+ P- w6 a# ~* T
; l- i. B3 ?! a8 t
       阈值化,二值化,从复杂的背景中提取感兴趣的部分。) |' |. [# z4 g0 ]/ ]+ h- M1 m; t

4 _  k  ~  y  u4 ?
6 }' L( z; P. B9 j: Z. ]       (四)5 W8 G* A' c3 K; [3 r8 D

& }- j8 w. n' n        分段线性变换- p/ }( i6 e1 `( @

/ b' b9 f3 y$ s) O: I! [
  • function out = imgrayscaling(varargin) % IMGRAYSCALING     执行灰度拉伸功能 %   语法: %       out = imgrayscaling(I, [x1,x2], [y1,y2]); %       out = imgrayscaling(X, map, [x1,x2], [y1,y2]); %       out = imgrayscaling(RGB, [x1,x2], [y1,y2]); %   这个函数提供灰度拉伸功能,输入图像应当是灰度图像,但如果提供的不是灰度 %   图像的话,函数会自动将图像转化为灰度形式。x1,x2,y1,y2应当使用双精度 %   类型存储,图像矩阵可以使用任何MATLAB支持的类型存储。  [A, map, x1 , x2, y1, y2] = parse_inputs(varargin{:});  % 计算输入图像A中数据类型对应的取值范围 range = getrangefromclass(A); range = range(2);  % 如果输入图像不是灰度图,则需要执行转换 if ndims(A)==3,% A矩阵为3维,RGB图像   A = rgb2gray(A); elseif ~isempty(map),% MAP变量为非空,索引图像   A = ind2gray(A,map); end % 对灰度图像则不需要转换   % 读取原始图像的大小并初始化输出图像 [M,N] = size(A); I = im2double(A);                % 将输入图像转换为双精度类型 out = zeros(M,N);   % 主体部分,双级嵌套循环和选择结构 for i=1:M     for j=1:N         if I(i,j)<x1             out(i,j) = y1 * I(i,j) / x1;         elseif I(i,j)>x2             out(i,j) = (I(i,j)-x2)*(range-y2)/(range-x2) + y2;         else             out(i,j) = (I(i,j)-x1)*(y2-y1)/(x2-x1) + y1;         end     end end  % 将输出图像的格式转化为与输入图像相同 if isa(A, 'uint8') % uint8     out = im2uint8(out); elseif isa(A, 'uint16')     out = im2uint16(out); % 其它情况,输出双精度类型的图像 end   % 输出: if nargout==0 % 如果没有提供参数接受返回值   imshow(out);   return; end %----------------------------------------------------------------------------- function [A, map, x1, x2, y1, y2] = parse_inputs(varargin); % 这就是用来分析输入参数个数和有效性的函数parse_inputs % A       输入图像,RGB图 (3D), 灰度图 (2D), 或者索引图 (X) % map     索引图调色板 (:,3) % [x1,x2] 参数组 1,曲线中两个转折点的横坐标 % [y1,y2] 参数组 2,曲线中两个转折点的纵坐标 % 首先建立一个空的map变量,以免后面调用isempty(map)时出错 map = [];   %   IPTCHECKNARGIN(LOW,HIGH,NUM_INPUTS,FUNC_NAME) 检查输入参数的个数是否 %   符合要求,即NUM_INPUTS中包含的输入变量个数是否在LOW和HIGH所指定的范围 %   内。如果不在范围内,则此函数给出一个格式化的错误信息。 iptchecknargin(3,4,nargin,mfilename);   %   IPTCHECKINPUT(A,CLASSES,ATTRIBUTES,FUNC_NAME,VAR_NAME, ARG_POS) 检查给定 %   矩阵A中的元素是否属于给定的类型列表。如果存在元素不属于给定的类型,则给出 %   一个格式化的错误信息。 iptcheckinput(varargin{1},...               {'uint8','uint16','int16','double'}, ...               {'real', 'nonsparse'},mfilename,'I, X or RGB',1);   switch nargin  case 3 %            可能是imgrayscaling(I, [x1,x2], [y1,y2]) 或 imgrayscaling(RGB, [x1,x2], [y1,y2])   A = varargin{1};   x1 = varargin{2}(1);   x2 = varargin{2}(2);   y1 = varargin{3}(1);   y2 = varargin{3}(2);  case 4   A = varargin{1};%               imgrayscaling(X, map, [x1,x2], [y1,y2])   map = varargin{2};   x1 = varargin{2}(1);   x2 = varargin{2}(2);   y1 = varargin{3}(1);   y2 = varargin{3}(2); end  % 检测输入参数的有效性 % 检查RGB数组 if (ndims(A)==3) && (size(A,3)~=3)        msg = sprintf('%s: 真彩×××像应当使用一个M-N-3维度的数组', ...                   upper(mfilename));     eid = sprintf('Images:%s:trueColorRgbImageMustBeMbyNby3',mfilename);     error(eid,'%s',msg); end   if ~isempty(map)  % 检查调色板   if (size(map,2) ~= 3) || ndims(map)>2     msg1 = sprintf('%s: 输入的调色板应当是一个矩阵', ...                    upper(mfilename));     msg2 = '并拥有三列';     eid = sprintf('Images:%s:inColormapMustBe2Dwith3Cols',mfilename);     error(eid,'%s %s',msg1,msg2);        elseif (min(map(:))<0) || (max(map(:))>1)     msg1 = sprintf('%s: 调色板中各个分量的强度 ',upper(mfilename));     msg2 = '应当在0和1之间';     eid = sprintf('Images:%s:colormapValsMustBe0to1',mfilename);     error(eid,'%s %s',msg1,msg2);   end end   % 将int16类型的矩阵转换成uint16类型 if isa(A,'int16')   A = int16touint16(A); end
    ) T  Z* m, F' w7 f" L
, {9 U# J: @5 \

! o) w# u  Q2 c7 \/ z$ q1 A! G" Z) k' S0 |4 p' a
  • J1=imgrayscaling(I,[0.3,0.7],[0.15,0.85]); >> figure ,imshow(J1,[]);
    / u4 l( }: `5 J* [

/ h, ?- x+ s9 {5 I) Y9 c' F, Y6 W: [0 u  E. ~+ {
  
/ w' @: v' y8 d  H: s5 H2 O" O
3 A8 A- L& z+ ]2 v' h3 G    (五)% N% A) @" n* h$ b& M' L% F. v

  o+ E4 X9 q$ B4 K    均衡化3 [7 M- D# z. ~

$ N* b% l/ T8 u1 Z    直方图均衡化,灰度级越均匀分布,则图像的对比度越高,易进行判读。
' h9 K; K& ^. {% T; r
! r8 v5 K2 |  A2 X# ]/ _     [J,T]=histeq(I);0 c/ _% o; f7 a$ M$ P

5 A/ J2 J7 B& S$ D; J* t$ ?- e4 z/ _1 N  v8 `
     (六)  P9 P  }& R  M0 J

6 a8 d2 A* [5 K& L- ]5 X; I     规定化
; U5 ?/ v5 o. R) U
' e; H7 \# y: \  O     相似拟合过程  ,均衡化逆过程。

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4#
发表于 2021-8-31 15:42 | 只看该作者
直方图均衡化,灰度级越均匀分布,则图像的对比度越高,易进行判读

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3#
发表于 2021-8-31 14:52 | 只看该作者
伽马变换/指数变换/幂次变换/灰度非线性变换不仅改变图像的对比度,还能够增强细节

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2#
发表于 2021-8-31 14:51 | 只看该作者
改变图像的对比度是对直方图的缩放与平移
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