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1、数字图像处理实验报告实验一 绘制直方图学号 姓名 日期 实验一 绘制直方图一、实验内容1、 编程绘制数字图像的直方图。2、 直方图均衡处理。二、实验步骤1、 设计思想或者流程图。灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。2、 源程序并附上注释。clear all%一，
2、图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化PS=imread(1.jpg); %读入JPG彩色图像文件imshow(PS) %显示出来 title(输入的彩色JPG图像)imwrite(rgb2gray(PS),PicSampleGray.bmp); %将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组%二，绘制直方图m,n=size(PS); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS=k)/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置endf
3、igure,bar(0:255,GP,g) %绘制直方图title(原图像直方图)xlabel(灰度值)ylabel(出现概率)%三，直方图均衡化S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk endendS2=round(S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i); %计算现有每个灰度级出现的概率endfigure,bar(0:255,GPeq,b) %显示均衡化后的直方图title(均衡化后的直方图)xlabel(灰度值)ylab
4、el(出现概率)%四，图像均衡化PA=PS;for i=0:255 PA(find(PS=i)=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素endfigure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 title(均衡化后图像)imwrite(PA,PicEqual.bmp);3、 程序运行结果比较。（包括结论）原始图像均衡化后图象原图像直方图均衡化后直方图通过原始图像和均衡化后的图像对比，均衡化后图像由彩色图像变为了灰度图像。原始图像直方图与均衡化后直方图对比，均衡化后的直方图灰度值更加平均，在整幅图像中不在集中。4、 实验体会。（心得体会、收获）通过此次实验，我学会了对matlab的基本操作，能够在matlab下进行简单的编程、调试和修改操作。同时我知道了直方图均衡化是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，就是把对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的图像数量大致相同。通过图像间的对比，我发现变换后的图像某些细节会消失。
