Matlab直方图均衡化：代码分析与优化

Matlab直方图均衡化代码分析与优化

本文将分析一段Matlab代码，该代码用于读取图片、转换为灰度图像、执行直方图均衡化，并显示结果。我们还会提供一个功能相同但实现细节不同的优化版本。

初始代码matlabimg = imread('test.jpg');gray_ img = rgb2gray( img);balance_ gray = histeq(gray_ img);balance_ gray2 = histeq ( balance_ gray);figure(1);imhist( img, 64), title( 'original')figure(2) ;img = imread('test.jpg');|gray_ img = rgb2gray( img);balance_ gray = histeq(gray_ img);balance_ gray2 = histeq ( balance_ gray);figure(1);imhist( img, 64), title( 'original')figure(2) ;imhist(balance_ gray,64) ,title('first')figure(3);imhist(balance_ gray2, 64) , title( ' second')figure(3);imhist(balance_ gray2, 64) , title( ' second')

这段代码的功能是：

1. 读取名为'test.jpg'的图片。2. 将其转换为灰度图像。3. 使用histeq函数对灰度图像进行直方图均衡化两次。4. 显示原始图像、第一次均衡化后的图像和第二次均衡化后的图像的直方图。

优化代码matlabimg = imread('test.jpg');gray_img = rgb2gray(img);

% 自定义直方图均衡化函数balance_gray = myHistEq(gray_img);balance_gray2 = myHistEq(balance_gray);

figure(1);imhist(img, 64), title('original');figure(2);imhist(balance_gray, 64), title('first');figure(3);imhist(balance_gray2, 64), title('second');

% 自定义直方图均衡化函数function output = myHistEq(input) [counts, ~] = imhist(input); pdf = counts / numel(input); cdf = cumsum(pdf); cdf_normalized = round(255 * cdf); output = cdf_normalized(input + 1);end

优化代码的不同之处在于：

1. 使用自定义函数myHistEq替代了内置函数histeq。2. myHistEq函数通过计算图像的直方图、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）并进行归一化来实现直方图均衡化。

总结

两种代码实现的功能相同，但优化后的代码通过自定义函数提供了更高的灵活性，可以根据需要修改均衡化算法。此外，了解直方图均衡化的原理和实现细节对于图像处理任务非常有益。