matlab直方规定化

直方图就是统计不同值分布得到的柱状图

由于图像采集等因素，有时候的直方图分布是很不均匀的

例如照片过分曝光那么直方图分布就偏向于值大的

如果曝光不足，就会使得分布偏向于小的值

无论是偏向于大值和小值，都会使得图像的明暗对比减弱

直方图均衡就是通过不同的阈值划分，使得最终图像像素的灰度分布趋于平均

从而达到增强图像对比的目的

而直方图规定化，并不是简单地让直方图趋于平均分布，而是趋于某种特定函数关系的分布

实际上直方图均很化在某种程度上也是一种直方图规定化，

也就是把新的直方图规定为平均分布的函数

直方图均很化，在通常的图像处理中都能起到一定的图像增强作用

它的使用胜在方便，你不要给更多的参数，根据输入的就能够实现正方图均衡化

但是在一些特殊的场合，均匀的直方图不一定是最适合的，我们可能需要符合某种分布的直方图

所以就有了直方图规定化

一个例子是图像匹配

我们可能前后得到了两张有一定区域重叠的照片，我们想使它们匹配并拼接起来

（例如很多卫星图像的拼接）

但是前后两张照片的曝光情况可能相差很远，

那么在图像匹配之前我们就需要做点什么，让两张图像的明暗对比更接近

这个时候就可以用到直方图规定化

我们可以先获得一副的直方图，那它的直方图分布我们就知道了

然后在用直方图规定化，将另一张图像的直方图尽量向第一幅图像靠拢

然后再进行图像匹配成功率就更高了。

在matlab里直方图均衡化和规定化都可以通过函数histeq实现

在直方图均衡化时用 histeq(I,n)这里I是输入的图像矩阵，n是输出矩阵的灰度等级个数

而规定化的时候histeq(I,hgram)，其中hgram是某个特定的直方图

J = histeq(I,hgram) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为[0,1]。[0,255][0,65535]

例如，lena的直方图执行语句

histeq(I)和histeq(I,[0,10,20,30,40,90,120,150,210,256]); 的区别：

鹏仔微信 15129739599 鹏仔QQ344225443 鹏仔前端 pjxi.com 共享博客 sharedbk.com