MATLAB中没有histeq函数的归一化图像的直方图均衡答案

【问题标题】：Histogram equalization for normalized image without histeq function in MATLABMATLAB中没有histeq函数的归一化图像的直方图均衡
【发布时间】：2018-04-28 07:49:53
【问题描述】：

我正在尝试为没有像“histeq”这样的 MATLAB 内置函数的标准化图像制作直方图均衡代码

我已标准化灰度图像，其值在 [0,1] 之间

    input_img = mat2gray(img);

我找到了一个没有 histeq 函数的示例代码

    for i=1:size(GIm,1)
        for j=1:size(GIm,2)
            value=GIm(i,j);
            freq(value+1)=freq(value+1)+1;
            probf(value+1)=freq(value+1)/numofpixels;
        end
    end

    sum=0;
    no_bins=255;

    %The cumulative distribution probability is calculated. 

    for i=1:size(probf)
       sum=sum+freq(i);
       cum(i)=sum;
       probc(i)=cum(i)/numofpixels;
       output(i)=round(probc(i)*no_bins);
    end

    for i=1:size(GIm,1)
        for j=1:size(GIm,2)
                HIm(i,j)=output(GIm(i,j)+1);
        end
    end

    figure,imshow(HIm);
    title('Histogram equalization');

但此代码应用于灰度为 [0,255] 的图像

我应该如何将此代码应用于我的灰度标准化图像？

我的图片尺寸 450x450

【问题讨论】：

标签： matlab histogram normalization

【解决方案1】：

使用您必须通过缩放图像以适应它来计算 256-bin 直方图的代码：

input_img_255 = round(input_img * 255);

然后将input_img_255 与您拥有的代码一起使用。 round 应该足以将舍入的双精度值用作代码中的索引。如果您想更准确，可以使用：

input_img_255 = uint8(round(input_img * 255));

所以值是整数。

【讨论】：