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MATLAB代做|FPGA代做|python代做-图像均衡化

时间:2019-11-1 18:29:03 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|python代做-图像均衡化...
%一,图像的预处理
PS=imread('lenanew.jpg');                            %读入JPG图像文件



%二,绘制直方图
[m,n]=size(PS);                                        %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256);                                       %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
    GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);                 %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置
end
figure,bar(0:255,GP,'g')                                    %绘制直方图                                    figure NO 3
title('原图像直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')


%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);                              %计算Sk
    end
end
 S2=round(S1*256);                                       %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,bar(0:255,GPeq,'b')                                   %显示均衡化后的直方图                        figure NO 4
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
figure,plot(0:255,S2,'r')                                    %显示灰度变化曲线                            figure NO 5
legend('灰度变化曲线')
xlabel('原图像灰度级')
ylabel('均衡化后灰度级')


%四,图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
    PA(find(PS==i))=S2(i+1);                             %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA)                                        %显示均衡化后的图像                           figure NO 6
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'lenaequalnew.bmp'); 

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作者:图像均衡化 来源:图像均衡化
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