图像增强之直方图均衡化（不用histeq）与直方图规定化

前些天数字图像处理课上老师留了一个作业，要求自选一副图像对其做直方图均衡化处理，然后对图像进行灰度变换，使变换后的图像大致具有下图所示归一化直方图的趋势，并绘制直方图。

histeq 是MATLAB里面直方图均衡化的函数，这里我们不用它手动实现直方图均衡化，以加深对图像直方图均衡化操作的理解。我们还是先使用histeq来写一下直方图均衡化的程序，然后跑一下看看结果：

I = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\静静.jpg');
figure(1);
subplot(211);imshow(I);subplot(212);imhist(I);
[J,T] = histeq(I);
figure(2);subplot(211);imshow(J);subplot(212);
imhist(J);

figure(3);plot([0:255]/255,T);

嗯，还是比较简单的嘛，看着效果也不错，这个代码大家可以自己试一下嘛。

接下来我们来完成上面的作业，代码如下：

clc

clear all

%预处理

I =imread('C:\Users\Administrator\Desktop\静静.jpg');  %读图

GI=rgb2gray(I); %彩色图转灰度图Grey_Image

%展示原图

figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '原图像');

imshow(I),title('小姐姐');

%展示原灰度图及直方图

figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '原灰度图像');

subplot(2,1,1);imshow(GI),title('灰度图像');

subplot(2,1,2);imhist(GI),title('直方图');

%图像均衡化处理过程

[M,N]=size(GI);

GI1=reshape(GI,M*N,1);

GI1_sort=sortrows(GI1);%按灰度值排序方便统计

[a, b, c] = unique(GI1_sort);%a为不同种灰度值数组，b为不同灰度值第一次出现的索引号

%统计每个灰度值的个数,计算概率

for i=1:size(a)-1

  num(i)=b(i+1)-b(i);

  p(i)=num(i)/(M*N);

end

num(i+1)=M*N-b(i+1)+1;

p(i+1)=num(i+1)/(M*N);

%计算像素映射关系

sum=0;

for i=1:size(a)

  sum=sum+p(i);

  s(i)=sum;

  ss(i)=floor((double(max(GI1)-min(GI1))*s(i))+0.5); 
  
  %有的均衡化理论中不是该图像最大灰度值减去最小灰度值，而是(2^n-1)-0

end

%对原图进行映射

for i=1:M*N

 GI_new1(i)=ss(find(a==GI1(i))) ;

end

GI_new=uint8(reshape(GI_new1,M,N));

%展示均衡化后的图像和直方图

figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '均衡化处理结果')

subplot(2,1,1);imshow(GI_new),title('灰度图像');

subplot(2,1,2);imhist(GI_new),title('直方图');

%预设规定化概率密度值

%索引1-255代表像素0-254，没有计算第256是因为加上那一个概率后总概率超过1了

for i=1:128

   p1(i)=-1/127^2*(i-1)+1/127;

end

for i=129:255  

  p1(i)=1/127^2*(i-2)-1/127;

end

%计算像素映射关系

sum1=0;

for i=1:255

  sum1=sum1+p1(i);

  s1(i)=sum1;

  ss1(i)=floor((254*s1(i))+0.5);%同上，有的均衡化理论中不是254-0=254，而是(2^8-1)-0=255

end

%将均衡图像映射到规定化图像

[a1, b1, c1] = unique(ss1);%a1为不同种灰度值数组，b1为不同灰度值第一次出现的索引号

 for i=1:M*N

  flag=find(a1==GI_new1(i)); %flag用于判断均衡后像素是否在规定化映射中找得到

  if isempty(flag)

     GI_regular1(i)=GI_new1(i);

  else

     GI_regular1(i)=b1(find(a1==GI_new1(i)))-1;

  end

 end

GI_regular=uint8(reshape(GI_regular1,M,N));

%展示规定化后的图像和直方图

figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '规定化处理结果')

subplot(2,1,1);imshow(GI_regular),title('灰度图像');

subplot(2,1,2);imhist(GI_regular),title('直方图');

 

什么你问我静静是谁，当然是我喜欢的一个小姐姐，是个美女了，不信你们看嘛

 

然后给你们看看处理后的结果

原灰度图和直方图：

均衡化后的结果和直方图分布：

规定化后的结果和直方图分布;

嗯！效果还是蛮不错的嘛，没有小姐姐的图片我才不愿意做这作业呢。

奥，有小伙伴看不懂代码想知道计算过程，那我就后续补上。

直方图均衡化请点这儿：

https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870

直方图规定化请戳这儿：

https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263