第1个回答 推荐于2017-11-24
clear all;
I = imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I); %灰度化
%绘制直方图
[m,n]=size(I);
GP=zeros(1,256);
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(I==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP
end
%三,直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i);
end
end
S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure;
subplot(221);bar(0:255,GP,'b');
title('原图像直方图')
subplot(222);bar(0:255,GPeq,'b')
title('均衡化后的直方图')
X=I;
for i=0:255
X(find(I==i)) = S2(i+1);
end
subplot(223);imshow(I);
title('原图像') ;
subplot(224);imshow(X);
title('直方图均衡后的图像');
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第2个回答 2017-11-20
%% 灰度均衡化函数 自编
i = rgb2gray(imread('lena.png'));
matlab_i=histeq(i);
for j=1:1:256
num_j(j)=max(size(find(j-1==i)));
end
for op=1:1:size(i,1)
for pk=1:1:size(i,2)
gray=i(op,pk,1);
gray1=sum(num_j(1:gray+1))/(size(i,1)*size(i,2))*255;
custom_i(op,pk,1)=uint8(round(gray1));
end
end
figure;
subplot(231),imshow(i);title('原图灰度化');
subplot(234),imhist(i);
subplot(232),imshow(matlab_i);title('matlab灰度均衡');
subplot(235),imhist(matlab_i);
subplot(233),imshow(custom_i);title('自定义灰度均衡');
subplot(236),imhist(custom_i);