1楼：钟
pr(r11)=0.023写错了，
均衡化后只输出10个灰度级了，分别是
ps(s3)=0.195;
ps(s5)=0.160;
ps(s8)=0.147;
ps(s9)=0.106;
ps(s10)=0.073;
ps(s11)=0.056;
ps(s12)=0.09;
ps(s13)=0068.;
ps(s14)=0.069;
ps(s15)=0.036;
其中r6、r7同被映射为12；
r8、r9同被映射为13；
r10、r11、r12同被映射为14；
r13、r14、r15同被映射为15。
图的话，按照数据画出来就是了，横坐标是输出灰度级sk，纵坐标是ps（sk）
数字图像处理问题（编程实现直方图均衡化算法）
2楼：
c实现的，matlab里面就更简单了
//lpstr lpdibbits - 指向源dib图像指针//long lwidth - 源图像宽度（象素数）//long lheight - 源图像高度（象素数）bool winapi inteequalize(lpstr lpdibbits, long lwidth, long lheight)
// 计算各个灰度值的计数
for (i = 0; i < lheight; i ++)}// 计算灰度映射表
for (i = 0; i < 256; i++)// 计算对应的新灰度值
bmap[i] = (byte) (ltemp * 255 / lheight / lwidth);
}// 每行
for(i = 0; i < lheight; i++)}// 返回
return true;}
3楼：中原我心如天
你是要mfc做的吗？还是光要算法了？
数字图像处理的问题！！均衡化处理的~~~
4楼：匿名用户
如果信号是连续的，那么均衡化是很好的方法。但是正是因为数字图像的离散性，会给图像均衡化增强带来很多挑战。且直方图的均衡化只适合解决偏暗的图像。
如果要粗略的增强图像，可以采用直方图的规定化。
5楼：匿名用户
我也是阮老师的，这个问题我知道。晚上到我们寝室我来告诉你啊
6楼：匿名用户
我是阮老师，同学我记住你了，期末***…
数字图像处理直方图均衡化的程序源**是什么？
7楼：
clear all%一，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**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endfigure,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=1:256for j=1:is1(i)=gp(j)+s1(i); %计算skendends2=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')
ylabel('出现概率')
数字图像处理,判断题
8楼：我比从前快乐
1错，2错，3对，4错，5对，6错，7对，8对，9对，10,错
9楼：紫雪在路上
××√×√×
√√√×
数字图像处理的问题。
10楼：小娇朋友
我大体看了一下，我都是用matlab做的。
第一个问题，给你一个直方图均衡化函数 j=adapthisteq(i);
第二题，离散傅里叶变换是共轭对称的。
你也可以自己带公式推导下。到时候把三角函数转化为指数形式。
第三题不会，
第四题，可以用图像锐化的方法，加模板锐化。
最后一题，
x=[460,580,560,540,520,380,240,100,120,140,160,300];
y=[160,180,320,480,600,580,560,540,400,260,120,140];
plot(x,y,'r');
是个方形。
还不错，希望你采纳。
11楼：葛偲掌鹏鲲
首先分析师什么原因造成图像的质量问题，光强，色彩，颗粒?然后对症下药，或者灰度修正，或者平滑，或者锐化，或者伪彩色增强。提取目标的话，先对图像进行滤波去噪，然后分割，再进行利用特征提取。
适当可以运用腐蚀膨胀等方法对图像进行进一步处理。
在数字图像处理中，空域处理和变换域处理有何区别
1楼 张扬的风采呀 图像的变换很多，如傅里叶变换，余弦变换，小波变换，曲波变换等等。图像在不同的变换域中通常有不同的表现形式，根据不同的应用人们选择不同的变换。之所以要对图像作变换，是因为与空域相比，在变换域中更方便处理某些问题。 如图像经小波变换之后，通常除少数系数外，大部分系数为零或接近于零，这...