MATLAB如何实现图像增强灰度变换直方图均衡匹配

在MATLAB数字图像处理领域，如何实现空间域图像增强的灰度变换，以及图像直方图的均衡和匹配（配准）？本文通过大量的图片增强案例，从图像的显示效果和灰度直方图分析入手，通过自编程，详细地讲解了图像的四种灰度变换；使用 MATLAB 自带的 imadjust 函数；以及直方图均衡化和规定化（匹配）处理的图像增强方法。

工具/原料

MATLAB

Image Process Tool Box

MATLAB空间域图像增强：灰度变换和直方图均衡匹配

1、MATLAB空间域图像增强：灰度变换和直方图均衡匹配的 Scope图像增强的目的和评价灰度图像的直方图空间域图像增强：基本的灰度变换1. 负片变换2. 对数变换3. 伽马变换4. 灰度拉伸使用imadjust函数增强图像图像的直方图均衡化处理图像的直方图规定化(匹配) 处理

3、灰度图像的直方图横轴：灰度图像的灰度级[0, L-1]纵轴：[0, L-1] 中各灰度值的像素在图像总像素中的数量(所占比例)MATLAB 函数：imhistMA皈其拄攥TLAB 中的很多操作和函数，不支持uint8 的数据类型为了便于处理，一般将uint8 数据类型的图像，转换为double 型转换函数：im2double

MATLAB空间域图像增强：基本的灰度变换

1、基本的灰度变换T1. 负片变换2. 对数变换3. 伽马变换4. 灰度拉伸灰度变换的特点灰度变换的特点1. 输出图像与输入图像的尺寸(行/列数) 相同2. 对输入图像中各个像素的灰度值r 进行T(r) 的计算，得到输出图像对应位置像素的灰度值s

3、基本的图像灰度变换：对数变换对数变换函数(double 类型图像)令c = 1，设定不同的N 值时，计算并绘制对数变换函数1. 图像的低灰度值部分被扩展2. 图像的高灰度值部分被压缩3. 底数N 越大，对低/高灰度值部分的扩展/压缩越强4. 对数变换适合增强图像中的暗像素

5、基本的图像灰度变换：灰度拉伸灰度拉伸函数(double 类型图像)令E = 20，设定不同的m 值，计算并绘制灰度拉伸函数令m = 0.5，设定不同的E 值，计算并绘制灰度拉伸函数

使用MATLAB imadjust函数增强图像 

1、针对于图像的伽马变换，MATLAB 自带imadjust函数J = imadjust(I, [low;茑霁酌绡high], [bottom; top], gamma)输入灰度low ~ high 输出灰度bottom ~ top输入灰度小于low输出灰度为bottom输入灰度大于high输出灰度为top使用imadjust来增强前述所有的原始图片

2、图像的直方图规定化处理，也是使用histeq 函数，调用格式如下J = histeq(I,hgram), hgram 为规定化的直方图形状根据原始直方图的特点，利用sin 函数，构造出两个不同高度的波峰，分别置于像素灰度值较小处和较大处