使用MATLAB进行图像处理中的自适应直方图均衡

图像处理中的直方图均衡是一种增强图像对比度的方法，它可以通过对图像的直方图进行重新分配来实现。直方图均衡可以改善图像中灰度级的分布，使得图像中更多的灰度级可以得到利用，从而增强图像的对比度。

然而，在图像处理中使用全局直方图均衡并不总是有效的，特别是当图像中存在亮度变化很大的区域时。这种情况下，应使用自适应直方图均衡。本文将介绍如何使用MATLAB实现自适应直方图均衡。

程序演示

下面是一个使用MATLAB进行自适应直方图均衡的示例程序：

%% 读取输入图像
I = imread('input.jpg');
figure;
subplot(121),imshow(I),title('原始图像');

%% 自适应直方图均衡
J = adapthisteq(I,'ClipLimit',0.02,'NumTiles',[8, 8],'Distribution','rayleigh');
subplot(122),imshow(J),title('自适应直方图均衡后的图像');

本程序首先读取了一张输入图像‘input.jpg’，然后对其进行自适应直方图均衡。使用MATLAB中的“adapthisteq”函数可以很容易地实现自适应直方图均衡。

其中，‘ClipLimit’参数指定了截断限制，‘NumTiles’参数指定了将图像分成的小方块的数量，‘Distribution’参数指定了直方图均衡后像素值的分布类型。

运行本程序后，我们可以得到自适应直方图均衡后的输出图像，如下所示：

可以看出，自适应直方图均衡后的图像比原始图像更加清晰，细节更突出。

要点总结

• 直方图均衡是一种增强图像对比度的方法，它可以通过重新分配图像的灰度级来实现。
• 在图像处理中使用全局直方图均衡并不总是有效的，特别是当图像中存在亮度变化很大的区域时应使用自适应直方图均衡。
• 在MATLAB中可以使用“adapthisteq”函数进行自适应直方图均衡，其中可以指定很多的参数进行优化。