matlab图像处理与应用
一、课题的目的、意义
直方图规定化的主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更适合，处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。
我们知道，直方图均衡化处理有良好的图像增强效果。从实现算法上可以看出，其优点主要在于能自动增强整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。然而在实际应用中，往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布，以有选择地对某灰度范围进行局部的对比度增强，即想要得到已知直方图的增强图像。此时，可以采用直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。直方图规定化就是针对这种思想提出来的一种直方图修正增强方法。所以，从某种意义上，直方图规定化可看作是直方图均衡化方法的改进。
二、图像的输入与显示 I=imread('coins.png'); imshow(I); figure,imhist(I);
三、查看输入图像的信息并分析该图像的特点 imfinfo('coins.png')
Filename: 'E:\\matlab7.0\\toolbox\\images\\imdemos\\coins.png' FileModDate: '13-Oct-2002 16:47:02' FileSize: 37906 Format: 'png' FormatVersion: []
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四、图像处理的原理、方法和过程
在实际应用中，希望能够有目的地增强某个灰度区间的图像， 即能够人为地修正直方图的形状， 使之与期望的形状相匹配，这就是直方图规定化的基本思想。换句话说，希望可以人为地改变直方图形状，使之成为某个特定的形状，直方图规定化就是针对上述要求提出来的一种增强技术，它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上，通过建立原始图像和期望图像之间的关系，选择地控制直方图，使原始图像的直方图变成规定的形状，从而弥补了直方图均衡不具备交互作用的特性。
例如：Pr (r)为原图像的灰度密度函数, Pz (z)为希望得到的增强图像的灰度密度函数,二者的直方图如下:
直方图规定化增强处理的步骤如下：
1，其增强原理是先对原始的直方图均衡化：S = T(r) 2，同时对规定的直方图均衡化：v = G(z)
3，由于都是均衡化，故令 S = v，则：z = G-1(v) = G-1[T(r)]
五、在Matlab中，图像处理过程所用主要函数的功能及参数
1.I=imread('coins.png'); %读取图像“coins.png” 2.imshow(I)； %显示图像 3.imhist函数：
MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图，其语法格式为：
3.1 imhist(I,n)
其功能是：计算和显示灰度图像I的直方图，n为指定的灰度级的数目，对于灰度图像其的默认值是256，对于黑白二值图像，n的默认值是2。
3.2 imhist(X,map)
其功能是：计算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。
3.3 [counts,x]＝imhist(…)
其功能是：返回直方图数据向量counts或相应的色彩值向量x。
4. histeq函数
MATLAB图像处理工具箱提供了用于直方图均匀化的函数histeq。histeq函数的语法格式为：
4.1 J＝histeq(I,hgram)
其功能是：将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram, hgram中的各元素值域为[0,1]。
4.2 J＝histeq(I,n)
其功能是：指定直方图均匀化后的灰度级数n，默认值为64。
六、图像处理源程序及其注释
灰度级数为32时的效果对比，如图一：
>> I=imread('coins.png'); %读入图片coins；
>> J=histeq(I,32); %指定直方图均匀化后的灰度级数为32； >> [counts,x]=imhist(J); %返回直方图数据向量counts； >> Q=imread('coins.png'); %将图片coins赋值给Q； >> figure, %创建画图空间 ； >> subplot(2,2,1),imshow(Q); %第一幅图为原图；
>> subplot(2,2,3),imhist(Q); %第三幅图为原图的灰度直方图； >> M=histeq(Q,counts);
>> subplot(2,2,2),imshow(M); %第二幅图为增强后的图；