Matlab灰度图像处理

灰度图像二值化：

matlab

clear;
clc;
f=imread('rice.png');
%灰度图二值化
imhist(f);
title('直方图');
[m n]=size(f);
T=128;
for x=1:m
    for y=1:n
        if(f(x,y)<=T)
            g(x,y)=0;
        else
            g(x,y)=1;
        end
    end
end
figure;
subplot(1,2,1),imshow(f);
title('原图')
 subplot(1,2,2),imshow(g);
 title('阀值为128');

非线性灰度变化

对数变化：

低灰度扩展高灰度压缩，适合处理过亮的图像；

matlab

![blacktobi](E:\pblog\blacktobi.PNG)clear;
clc;
s=imread('Fig0309(a)(fractured_spine).tif');
r=47;
c=double(s);
d2=r*log(1+c);
i2=uint8(d2);
subplot(2,1,1),imshow(s);
title('原图');
subplot(2,1,2),imshow(i2);
title('对数变化');

指数变换：
指数大于1时高灰度扩展低灰度压缩，适合整体较暗的图像。指数小于1时低灰度扩展低灰度压缩类似于对数变换。

matlab

clear;
clc;
i=imread('Fig0308(a)(fractured_spine).tif');
r=double(i);
r1=1.1;
c=1;
s=c*realpow(r,r1);
i2=uint8(s);
subplot(2,1,1);
imshow(i);
title('原图');
subplot(2,1,2);
imshow(i2);
title('指数变化');

直方图均匀化

使灰度分布更为均匀，减少对比度：
公式：Gi=INT[(Gmax-Gmin)C(f)+Gmin+0.5];//可以带入某一灰度级通过变化映射为新的灰度级；

（动态扩展范围）（INT：取整）

matlab

clc;
clear;
img=imread('pout.tif');
N=imhist(img);
subplot(2,2,1),imshow(img);
title('原图');
subplot(2,2,2),imhist(img);
title('原直方图');
for i=1:size(N)
    P(i)=N(i)/sum(N);
    if i==1
        S(1)=P(1)
    else
        S(i)=S(i-1)+P(i);
    end
end
r=round((255).*S+0.5);%将原先的灰度值变为其他的灰度值，使之分散
img1=img;
for i=1:size(img1(:))
    value=img1(i);
    if value==0
        img1(i)=1;
    else
        img1(i)=r(value);
    end
end
subplot(2,2,3),imshow(img1);
title('均衡图');
subplot(2,2,4),imhist(img1);
title('均衡直方图');

直方图标准化

直方图标准化指的是用衣服标准图像来对现有图像进行约束限定变化，使它的直方图符合规定新图形的直方图。需要用到histeq函数，histeq函数不仅可以用于直方图标准化，还可以用于均衡化，均衡化的用法是histeq（‘需要均衡化的图像’）；

matlab

clear;
clc;
I1=imread('pout.tif');
I2=imread('cameraman.tif');
[hgram,x]=imhist(I1);%hgram为直方图纵坐标，x为横坐标
J=histeq(I2,hgram);%i2是需要进行均衡化的图像，hgram是标准图的各灰度级像素数；
subplot(1,3,1),imshow(I1);
subplot(1,3,2),imshow(I2);
subplot(1,3,3),imshow(J);
figure
subplot(1,3,1),imhist(I1);
subplot(1,3,2),imhist(I2);
subplot(1,3,3),imhist(J);

截图：