数字图像处理之直方图均衡化MATLAB

就我目前看书以及实验看来，直方图均衡化在图像处理中可以用于增强图像中难以区别灰度级的部分。我也从网络上运行了别人的代码来看整体效果。RGB = imread('3.png'); % 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);%当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量R，将矩阵的列数返回到第二个输出变量C。

% 统计每个像素值出现次数
cnt = zeros(1, 256);%统计各灰度数目，共256个灰度级
for i = 1 : R
for j = 1 : C
cnt(1, I(i, j) + 1) = cnt(1, I(i, j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一
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);%Pr(rk)=nk/MN:一幅图像中灰度级rk出现的概率
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');