直方图均衡及图像滤波 一、 实验目的 1、通过实验进一步加深图像直方图均衡和滤波原理的理解； 2、提高Matlab 编程能力。 二、 实验原理 （一）直方图均衡原理 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。每一可能的灰度层次所占的像素个数尽量均等，每个像素具有同样的显示机会，从而使图像细节清晰，改善图像的整体对比度。 （二）中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。模板通常为3× 3 和 5× 5 区域，也可以是其他不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 （三）均值滤波 均值滤波是一种利用模版对图像进行模板操作的图像平滑方法，所谓模版是指模版中所有系数都取相同值的模版，常用的3× 3 和 5× 5 模版。 邻域平均法的思想是通过一点和邻域内像素点求平均来去除突变的像素点，从而滤掉一定噪声，其优点是算法简单，计算速度快，其代价会造成图像在一定程度上的模糊。 三、 实验内容 （一） 直方图均衡 首先读入一幅图像，利用Matlab 的 rgb2gray ()函数将其转化为灰度图，便于接下来的处理。转化成的灰度图像如下图所示： 图 1 原灰度图 上面灰度图的直方图如下： 图2 原灰度图的直方图 上面原始图像的直方图共256 个灰度级，我们统计每个灰度级内像素数量kn ，每个灰度级像素数量占像素总数量的比例knN ，计算累计直方图做出灰度直方图： 1kkkinsN 累计直方图如下： 图3 累积直方图 然后按照 int10.5kkLs 的映射关系，将原像素的灰度值变为该式映射的灰度值，从而获得均衡后的图像和均衡后的直方图。 均衡后的图像如下： 图 4 直方图均衡化后图像 从图4 可以看出，均衡化后的图像细节更加清晰，整体对比度提高。 均衡后的直方图如下： 图 5 均衡化后直...
