matlab灰度直方图均衡化处理

比如A是灰度图像矩阵max(A(:))

gradient计算梯度值,然后用hist计算频次,就可以画出来了再问：能稍微在具体点吗？hist怎么计算频次？谢谢。。再答：N=HIST(Y,M)M是分组数，N是频次再问：最后是bar(N)吗？好像

彩图变灰度图rgb2gray已知变换曲线的话直接将原始图的灰度值代入函数式进行变换即可需要注意的是图形数据类型I=imread('E:\Fig1a.jpg');[d1,d2,d3]=size(I);i

a=zeros(512,512);a(:,1)=66;a(:,2)=79;a(:,3)=180;%中间你省略了,我只能用随机数了.fori=4:511a(:,i)=randint(1,1,255);%

[a,b]=hist(x,9);a=a/length(x);bar(b,a);

你好,matlab直方图均衡化的函数只有一个histeq,就是你说的那个.它是用于图像处理的.如果你的直方图不是图像处理的直方图,请给我短消息,我可以把算法给你.histeq的作用是把“图像”的直方图

ar([0.1,0.15,0.2,0.2,0.25]);set(gca,'xticklabel',{'0~60','60~70','70~80','80~90','90~100'});好像x轴有5个,

直方图统计的是灰度值出现的次数,可以不对图像做处理,直接显示直方图,这样它统计的就是灰度值的出现次数.例如：x=imread('D:\ebook\lena.bmp'); &n

假如矩阵为f.可以用imshow（f）

我也是刚刚错别人那里看到的,希望能给你带来帮助s=imread('girl.bmp');[m,n]=size(s);num=m*n;r=zeros(1,256);e=zeros(1,256);d=ze

基于matlab的直方图均衡化代码2007-04-1520:15clearall%一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件imshow(P

直方图均衡可以用工具箱的函数histeq(f,nlev),f为输入图像,nlev为输出图像指定的灰度级例如g=histeq(f,256);

举个例子A=imread('cameraman.tif');hist(A(:),0:255);xlim([0,255]);hist是将数据做出频数图的命令这里A就是一个图像矩阵.你可以用imshow(

这个不难的,百度Hi包教会.

生成还是显示?生成：直接建一个二维数组,赋予0-255值就可以了.显示imagesc(img);colormap(gray)

im=imread('c:\1.jpg');%文件名为1.jpg的图像,放在c盘底下,当然路径都可以自己改ifsize(im,3)>1%判断如果是彩色图像,转换为灰度图im=rgb2gray(im);

clear;clcx=linspace(-3*pi/2,pi/2,200);y=repmat(255*(1+sin(x))/2,200,1);I2=uint8(y);I1=I2';I3=uin

I=imread('girl.jpg');%读取图像J=histeq(I,32);%对图像I直方图均衡化,得到的J为新图像,它在0~255范围内有32个离散值[counts,x]=imhist(J);

数据类型问题,histeq函数,当你的图像是double型时,返回值是0或者1；当你的图像是uint8型时,返回值为0-255.所以你编的代码里的：k=histeq(m);%对块图进行直方图均衡,m为

直方图直方图是用横坐标标注质量特性值,纵坐标标注频数或频率值,各组的频数或频率的大小用直方柱的高度表示的图形.摄影无论照片是有丰富的高光表现还是曝光过度了还是有饱满的细部暗调或者是细节根本分辨不清可能