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使用直方图均衡化处理的MATLAB代码。

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简介:
通过自行编写的直方图均衡化代码,并配有相应的测试图像,用户能够方便地直接应用该功能。

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客服
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  • HL.zip_mfc __
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    本项目提供了图像直方图均衡化的MATLAB实现,通过调整图像中像素值的概率分布来提升对比度,适用于图片增强和预处理。 关于图像的直方图均衡化,在VC++ MFC环境中实现这一技术的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解直方图均衡化的原理:通过调整图像中像素值的概率分布,可以增强对比度并改善视觉效果。在MFC应用程序开发过程中,可以通过读取和显示原始图像开始,然后计算其灰度级的频率分布(即直方图),接着应用算法进行变换以达到均衡化的效果,并最终展示处理后的结果。整个过程需要掌握C++编程技能以及对图形界面设计的理解。
  • Matlab中灰度__
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    本资源提供了一段在MATLAB环境下用于实现灰度图像直方图均衡化的代码。通过该程序,用户能够有效增强图像对比度,改善视觉效果。 灰度直方图可以通过MATLAB实现图像的直方图均衡化。
  • 与局部:基于MATLAB技术
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    本文章介绍直方图均衡化和局部直方图均衡化两种增强图像对比度的技术,并通过实例演示如何在MATLAB中实现这些算法。 图像的直方图均衡化和局部直方图均衡化是两种增强图像对比度的技术。直方图均衡化通过对整个图像的所有像素进行操作来扩展灰度范围,从而提高整体的视觉效果。而局部直方图均衡化则是在较小的空间区域内应用相同的原理,这样可以更好地保留细节信息并减少噪声的影响。这两种方法在计算机视觉和数字图像处理中都有广泛应用。
  • MATLAB
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    本段代码展示了如何使用MATLAB实现图像处理技术中的直方图均衡化。通过调整图像的对比度来增强其视觉效果,是提高图像细节可见性的有效方法之一。 我实现了一套直方图均衡化的代码,并附上了测试图片。这套工具可以直接使用。
  • MATLAB
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    本段代码展示了如何在MATLAB中实现图像处理技术——直方图均衡化。该方法能够增强图像对比度,提高视觉效果。 使用MATLAB实现直方图均衡化可以通过以下函数来完成: ```matlab function histgramequalization(A) % 对一幅图像进行直方图均衡化 A = imread(barb.jpg); [m, n] = size(A); B = zeros(size(A)); l = m * n; r = zeros(1, 256); y = zeros(1, 256); A = double(A); for i=1:m for j=1:n r(A(i,j)+1) = r(A(i,j)+1) + 1; end end ``` 这段代码定义了一个名为`histgramequalization`的函数,用于对输入图像进行直方图均衡化处理。首先读取图片并获取其尺寸,然后初始化一个与原图像大小相同的零矩阵B和长度为256的一维数组r(用来存储每个灰度级出现的次数),以及另一个同样长度的一维数组y。 接下来将原始图像数据转换为双精度类型,以便进行后续处理。通过嵌套循环遍历每一个像素点,并统计其对应的灰度值在直方图中的频率。
  • MATLAB
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行图像处理中的关键步骤——直方图均衡化技术,提升图像对比度。 此程序可用于理解数字图像处理中的直方图均衡化问题。
  • MATLAB与规定
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    本项目提供MATLAB实现的图像处理技术,重点在于介绍如何使用直方图均衡化和规定化来改善图像对比度。 这是图像处理课程的作业,要求不使用MATLAB自带的函数,而是自己用算法实现直方图均衡化和规定化的源代码。
  • 基于DSP.zip
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    本资源提供了一套基于数字信号处理器(DSP)实现图像直方图均衡化的源代码。通过优化算法提高图像对比度,增强视觉效果,适用于嵌入式视觉系统开发与研究。 基于DSP的直方图均衡化处理。
  • 优质
    直方图均衡化是一种图像增强技术,通过调整图像的像素值分布来改善其对比度。此方法广泛应用于图像预处理,显著提升细节可见性。 直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的技术。当一幅图像的灰度分布不均匀时,可以通过直方图均衡化来重新分配其灰度值。本段落提供了实现这一方法的C语言代码。
  • MATLAB来源
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    本资源提供基于MATLAB实现的图像处理技术——直方图均衡化的完整代码示例。通过优化图像的对比度来增强视觉效果,适用于科研和工程应用中的图像预处理阶段。 Matlab中的直方图均衡化源代码通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是在图像有用数据对比度接近的情况下更为有效。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布,从而增强局部对比度而不影响整体对比度。直方图均衡化能够有效地扩展常用的亮度范围来实现这一功能。