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数字图像报告班级：姓名：学号：一、直方图均衡：直方图均衡化也叫做直方图平坦化，是一种常用的灰度增强算法。目的：曾强对比度目标：均匀分度原理：假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量，并令Pr(r)表示某给定图像中的灰度级的概率密度函数（PDF），其下标用来区分输入图像和输出图像的PDF。假设我们对输入灰度级执行如下变换，得到（处理后的）输出灰度级s：S=T(r)=∫0rPr(w)dw式中w是积分的哑变量。可以看出，输出灰度级的概率密度函数是均匀的，即a.当0≤s≤1时，Ps(s)=1b.当s为其他时，Ps(s)=0换言之，前述变换生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0,1]。灰度级均衡化处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具有较高的对比度。该变换函数只不过是一个累积分布函数（CDF）。二、直方图均衡程序：clc主程序：picture=input('pleaseinputthefilename:','s');fid=fopen(picture);dat=fread(fid);d=dat';B=reshape(d,256,256);h=length(d);newname=input('输入新的文件名：','s');zhi(h,newname,B,d);子程序：functiony=zhi(h,newname,B,d)figure(1);imshow(uint8(B'));N=zeros(1,256);fori=0:255forj=1:hifi==d(j)N(i+1)=N(i+1)+1;endendendi=0:255;p=N/h;figure(2)stem(i,p,'.')title('原始直方图')m=zeros(1,256);fork=1:256ifk==1m(k)=p(k);elsem(k)=m(k-1)+p(k);endendfork=1:256r=round(m*255);ends=zeros(1,256);fora=1:256forb=1:256ifr(a)==r(b)s(a)=N(a)+N(b);endendendq=s/h;forj=1:256k(j)=r(j);endfigure(3);stem(k,q,'.');title('均衡直方图');M=zeros(1,h);fori=1:hk=d(i);M(i)=r(k+1);endR=reshape(M,256,256);figure(4);imshow(uint8(R'));jht=fopen(newname,'wb');g=fwrite(jht,M);fclose('all');原图像05010015020025030000.010.020.030.040.050.060.070.08原始直方图05010015020025030000.020.040.060.080.10.120.140.16均衡直方图均衡后的图像：三、体会：通过本次设计，让我学会了从问题的高度来考虑设计的方方面面，对程序的设计和研究有了更深刻的体会；让我了解到程序的设计是建立在对理论知识了解的基础上的，特别是对直方图均衡化的原理要有较为详细的了解，此外对直方图均衡化算法也要进行了解；在编写程序时，进行模块化设计，以严谨的态度进行编程，避免出现低级错误。