直方图均衡化函数（彩色图）

% 直方图均衡化函数

function [ RGB ] = histEquSelf(image)

RGB = image;

subplot(121);
imshow(RGB);
title('彩色图');

[R, C, K] = size(RGB); % 新增的K表示颜色通道数

% 统计每个像素值出现次数
cnt = zeros(K, 256);
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        for k = 1 : K
            cnt(k, RGB(i, j, k) + 1) = cnt(k, RGB(i, j, k) + 1) + 1;
        end
    end
end

f = zeros(3, 256);
f = double(f); cnt = double(cnt);

% 统计每个像素值出现的概率， 得到概率直方图
for k = 1 : K
    for i = 1 : 256
        f(k, i) = cnt(k, i) / (R * C);
    end
end

% 求累计概率，得到累计直方图
for k = 1 : K
    for i = 2 : 256
        f(k, i) = f(k, i - 1) + f(k, i);
    end
end

% 用f数组实现像素值[0, 255]的映射。 
for k = 1 : K
    for i = 1 : 256
        f(k, i) = f(k, i) * 255;
    end
end

% 完成每个像素点的映射
RGB = double(RGB);
for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        for k = 1 : K
            RGB(i, j, k) = f(k, RGB(i, j, k) + 1);
        end
    end
end

% 输出
RGB = uint8(RGB);
subplot(122);
imshow(RGB);
title('彩色直方图均衡化');




end

测试代码

A = imread('lena.jpg');
histEquSelf(a);

运行结果

**测试原图：**下载后将原图命名为lena.jpg,与函数和测试代码放在同一个文件夹，即可运行

灰度图像的直方图+均衡化

% 直方图自己绘制
a = imread('lena.jpg');
H=rgb2gray(a);
% H= imread('./image/6.jpg'); 
if length(size(H))>2
    H=rgb2gray(H);  
end

[m,n]=size(H);  
p=zeros(1,256);  
for i=0:255  
   p(i+1)=length(find(H==i))/(m*n);  
end  
subplot(2,2,1);  
imshow(H);  
title('原图');  
subplot(2,2,2);  
bar(0:255,p,'b');  
title('原图直方图');  

s=zeros(1,256);  
for i=1:256  
     for j=1:i  
         s(i)=p(j)+s(i);                  
     end  
end  
   
a=round(s*255);  
b=H;  
for i=0:255  
     b(H==i)=a(i+1);                
end  
subplot(2,2,3);  
imshow(b)                            
title('均衡化后图像');  

for i=0:255  
    GPeq(i+1)=sum(p(a==i));            
end  
subplot(2,2,4);  
bar(0:255,GPeq,'b'); title('均衡化后的直方图');  

效果演示：

今天的文章matlab直方图均衡化函数分享到此就结束了，感谢您的阅读。