matlab灰度直方图及其均衡化和图像信噪比

          在数字图像处理中，灰度直方图是最简单且最有用的工具。直方图表达的信息是每种亮度的像素点的个数。直方图是图像的一个重要特征，因为直方图用少量的数据表达图像的灰度统计特征。那么，什么是图像的灰度直方图呢？一个灰度级别在范围[0，L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数，即：

                                                                       p(r) = n(k)/n;

        式中，n是图像的像素总数，n(k)是图像中第k个灰度级的像素总数，r(k)是第k个灰度级，k = 0，1，2，。。。，L-1。

图像的灰度直方图具有如下的性质：


1.灰度直方图只能

直方图均衡化：

          是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法，这样增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

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。

图像信噪比：

        图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算。有一种方法可以近似估计图像信噪比，即信号与噪声的方差之比。首先计算图像所有象素的局部方差。