图像处理直方图代码 数字图像处理直方图代码

本文目录一览：

• 1、帮忙解答一下MATLAB直方图规定化程序
• 2、如何求取一个的图像的归一化直方图?
• 3、imhistMATLAB函数imhist简介
• 4、图像预处理的直方图

帮忙解答一下MATLAB直方图规定化程序

1、在MATLAB中，直方图规定化是一种常用的图像增强技术。首先，通过imread函数读取名为girl.jpg的图像，记为I。接着，使用histeq函数对图像I进行直方图均衡化处理，得到的新图像J的像素值在0到255之间，且被划分为32个离散值。imhist函数用于绘制J的直方图，统计直方图中各个bin的值。

2、直方图规定化是图像处理中的一种技术，它通过改变图像的灰度值分布，将图像的直方图调整到预先设定的目标分布。这种技术主要用于图像增强和特征提取，以适应特定的应用需求。具体过程如下：首先，我们需要了解直方图的规定化原理。其核心在于通过映射函数，将原图像的灰度直方图调整为预设的目标直方图。

3、在单映射规则下，通过找到最小化特定条件的映射值来完成原始灰度级到目标灰度级的对应。而组映射规则则引入了额外的函数I(l)，以更灵活地调整映射范围，确保映射过程的优化性。通过上述技术，直方图均衡化与直方图规定化能够有效提升图像质量，满足不同应用场景下的需求，实现图像信息的更有效提取与利用。

4、解决这些问题的方法之一是采用基于累积分布函数（CDF）的方法。通过计算原始直方图的累积分布函数，可以更好地理解灰度值的分布情况。然后，可以将这个累积分布函数映射到目标直方图的累积分布函数上，实现从原始图像到目标图像的平滑过渡。另一种方法是利用直方图均衡化技术。

如何求取一个的图像的归一化直方图?

1、直方图归一化的计算方法有以下几种：通过求解每一个bin的区间宽度，再求解所有bin的面积，最后求解面积归一化后的高度（宽度保持不变）。通过将图像中像素灰度级别的分布进行线性拉伸或均衡化的操作，使得图像在亮度和对比度上更加均匀，增强了图像的视觉效果。

2、归一化：通过指定 normalized 参数，可以获得归一化的直方图，这对于比较不同图像的直方图非常有用。

3、为了进一步捕捉图像中的局部特征，将2x2个cell组合为一个block，并将block内所有cell的梯度直方图进行拼接，形成一个包含4x9=36个值的特征向量。然后对这个36维的特征向量进行L2范数归一化处理，以减少光照和对比度变化的影响。

4、方法：通过cvNormalizeHist函数将直方图所有bin值缩放至固定范围（如factor=1），使直方图总和为1或指定值。意义：未归一化的直方图相交等操作可能因数值差异过大而失效。相似性度量：相关系数：衡量两个直方图的线性相关性，值越接近1越相似。卡方检验：统计观测值与期望值的差异，适用于分类数据比较。

imhistMATLAB函数imhist简介

imhist是MATLAB中一个用于分析和可视化图像数据直方图的函数。以下是关于imhist函数的简介：主要功能：分析和可视化图像直方图：imhist能够生成并显示图像的灰度级或颜色分布直方图，帮助我们了解图像中不同灰度级或颜色的像素数量。基本调用格式：imhist：其中I代表输入的图像数据，n表示要划分的直方图区间数。

imhist是在MATLAB或Octave环境中用于显示图像h的直方图的函数调用。功能：imhist函数将图像h的亮度或颜色信息转换为直方图的形式，使用户可以直观地看到图像中不同亮度或颜色值的分布。参数h：在imhist中，h代表图像变量，即你想要为其生成直方图的图像。

imhist 函数是 MATLAB 中用于计算并显示图像直方图的函数。

图像预处理的直方图

y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr变换函数f(r)必须满足下列2个条件：(1)f(r) (O(r(1)是单值函数、且单调增加；(2)O(f(r) (1，(O(r(1)。

图像识别：在图像识别过程中，图像直方图可以用于图像分割的预处理步骤，帮助确定图像中的目标区域和背景区域，从而提高图像识别的效率和准确率。综上所述，图像直方图是图像处理和分析中的一种重要工具，它通过统计灰度级的分布特性，为图像的进一步处理提供了有力的支持。

图像预处理 裁剪缩放：将图像裁剪缩放到64x128的尺度，这是为了统一输入尺寸，便于后续处理。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，这一步是可选的，因为HOG算法也可以对RGB图像分别计算梯度，然后选择最大的梯度作为最终梯度。但灰度化处理可以简化计算，减少数据量。

噪声去除：通过滤波等方法去除图像中的噪声，提高图像质量。图像增强：利用对比度增强、锐化等技术改善图像的视觉效果。图像分割：将图像划分为多个有意义的区域，便于后续的特征提取和识别。预处理流程：输入图像：获取待处理的原始图像。灰度级变换：对图像进行灰度级变换，增强图像的可检测性。

图像识别中的图像预处理主要包括以下内容：几何失真的校正：在图像采集过程中，由于拍摄角度、镜头畸变或成像系统误差等因素，图像可能会出现几何失真，如透视变形、桶形畸变等。几何失真校正通过数学变换（如仿射变换、透视变换）将图像恢复到真实场景的几何形状，确保后续分析的准确性。

图像学习-HOG特征 HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征描述子。它通过对图像局部区域的梯度方向进行统计，形成特征向量，用于描述图像的形状信息。