直方圖均衡化定義：通過某種灰度映射使輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級上都有近似相同的像素點的輸出圖像（即輸出的直方圖是均勻的）。

Matlab圖像處理工具箱提供了用于直方圖均衡化的函數(shù)histeq（），調(diào)用語法如下：[J,T]=histeq(I)

I是原始圖像，J是經(jīng)過直方圖均衡化的輸出圖像，T是變換矩陣

圖像歸一化：將圖像轉(zhuǎn)換成唯一的標(biāo)準(zhǔn)形式以抵抗各種變換，從而可消除同類圖像不同變形體之間的外觀差異

灰度歸一化：當(dāng)圖像歸一化用于消除灰度因素（光照）等造成的圖像外觀變化時，稱為灰度歸一化

subplot函數(shù)：subplot(m,n,p)或者subplot(m n p)。subplot是將多個圖畫到一個平面上的工具。其中，m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列，也就是整個figure中有n個圖是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行圖。p表示圖所在的位置，p=1表示從左到右從上到下的第一個位置。

3-7

I=imread('pout.tif'); %讀入原圖像
I=im2double(I); %將圖象數(shù)組轉(zhuǎn)換成double精度類型


%對于對比度變大的圖像
I1=2*I-55/255;
subplot(4,4,1);
imshow(I1);
subplot(4,4,2);
imhist(I1);
subplot(4,4,3);
imshow(histeq(I1));
subplot(4,4,4);
imhist(histeq(I1));


%對于對比度變小的圖像
I2=0.5*I+55/255;
subplot(4,4,5);
imshow(I2);
subplot(4,4,6);
imhist(I2);
subplot(4,4,7);
imshow(histeq(I2));
subplot(4,4,8);
imhist(histeq(I2));


%對于線性增加亮度的圖像
I3=I+55/255;
subplot(4,4,9);
imshow(I3);
subplot(4,4,10);
imhist(I3);
subplot(4,4,11);
imshow(histeq(I3));
subplot(4,4,12);
imhist(histeq(I3));


%對于線性減小亮度的圖像
I4=I-55/255;
subplot(4,4,13);
imshow(I4);
subplot(4,4,14);
imhist(I4);
subplot(4,4,15);
imshow(histeq(I4));
subplot(4,4,16);

imhist(histeq(I4));

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直方图均衡化（Matlab实现）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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