1楼：匿名用户
首先有一张灰度图，比如是10乘以10的，那么这100个像素点都会有一个灰度值，一般是0-255，那么对每一个灰度值做频率统计，就是扫描这100个像素点，看灰度值为0的有多少个，为1的有多少个。。。以此类推。就像一个班级考试一样，分别统计及格人数、不及格人数、优秀人数等等~~~
什么是灰度直方图？有哪些应用？
2楼：五岳独尊
matlab
命令：i=imread('bmp格式的图像');
a=rgb2gray(b);
imhist(a);
vb，imhist也行
要有c语言用for(i=0;i<256;i++)for(i=0;i。。。。。。。
matlab 图像处理中，直方图均衡处理与直方图归一化各有什么作用？
3楼：匿名用户
1、直方图均衡化处理的“中心思想”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。直方图均衡化就是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像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2、归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。直方图归一化类比这个吧！
什么是图像直方图
4楼：kaven小帅
是用来描述图象灰度值的图，不能反映图像像素灰度值的位置信息，改变灰度值有多种方法，比如：同态滤波方法，伪彩色方法等等~
图像与灰度直方图的对应关系是什么
5楼：匿名用户
灰度直方图是对图像的像素值的灰度作了统计画出来的直方图
求用matlab显示灰度图像的直方图的操作详细步骤，小白求！
6楼：笑脸蓝雨
1、打开matlab需要处理的图像，然后再下面写出**是：pic[i,j]=(255)/(u*v)*sum(c[:int(img[i,j])])。
2、然后接下来就可以看到图像均衡化的**。
3、最后，画出均衡化**的直方图如图所示，衡化前后，**对比一下，这样就可以解决问题了。
7楼：匿名用户
im=imread('c:\1.jpg'); %文件名为1.jpg的图像，放在c盘底下，当然路径都可以自己改
if size(im,3)>1 %判断如果是彩色图像，转换为灰度图im=rgb2gray(im);
endhist_im=imhist(im); %计算直方图bar(hist_im);%画直方图
%**你随便找一张，改成1.jpg放在c盘底下，就行了，我就不传了。
①求该图像的灰度直方图。②对该图像进行直方图均衡化处理，写出过程和结果。
8楼：
首先需要说明的是，如果你说的是一道完整的题目，则这道题目没有唯一解，因为题目中没有说明原始图像的灰度级数（比如原始图像是16个灰度级的，或者是32个灰度级的，等等）。为了给你提供一个解题思路，现在人为假设原始图像是16个灰度级的，其它灰度级的解法类似。
1、图像的灰度直方图求法为：
（1）先计算图像中各个灰度级的出现频率，用h（i）表示灰度级i的出现频率，其值等于灰度级出现次数/图像像素个数：
h（0）=2/16
h（1）=1/16
h（2）=3/16
h（3）=2/16
h（4）=0/16
h（5）=1/16
h（6）=4/16
h（7）=1/16
h（8）=1/16
h（9）=1/16
h（10）=h（11）=h（12）=h（13）=h（14）=h（15）=0/16。
然后以灰度级i为横轴，出现频率h（i）为纵轴即可绘制出图像对应的直方图。
（2）图像进行直方图均衡化处理的过程为：
先计算累积分布，用r(i)表示灰度级i的累积分布：
r（0）=h（0）=2/16
r（1）=r（0）+h(1)=2/16+1/16=3/16
r（2）=r（1）+h(2)=3/16+3/16=6/16
r（3）=r（2）+h(3)=6/16+2/16=8/16
r（4）=r（3）+h(4)=8/16+0/16=8/16
r（5）=r（4）+h(5)=8/16+1/16=9/16
r（6）=r（5）+h(6)=9/16+4/16=13/16
r（7）=r（6）+h(7)=13/16+1/16=14/16
r（8）=r（7）+h(8)=14/16+1/16=15/16
r（9）=r（8）+h(9)=15/16+1/16=16/16=1
r（10）=r（11）=r（12）=r（13）=r（14）=r（15）=1
将累积分布进行量化（量化时需要用到原始图像的灰度级数，这也是为什么前面需要说明的原因），量化后的灰度级用rq（i）表示，量化公式为rq(i)=round(r(i)*15)，（说明：量化公式中的15等于原始图像灰度级数减1），可得：
rq(0)=round(r(0)*15)=2
rq(1)=round(r(1)*15)=3
rq(2)=round(r(2)*15)=6
rq(3)=round(r(3)*15)=8
rq(4)=round(r(4)*15)=8
rq(5)=round(r(5)*15)=8
rq(6)=round(r(6)*15)=12
rq(7)=round(r(7)*15)=13
rq(8)=round(r(8)*15)=14
rq(9)=round(r(9)*15)=15
rq(10)=round(r(10)*15)=15
rq(11)=round(r(11)*15)=15
rq(12)=round(r(12)*15)=15
rq(13)=round(r(13)*15)=15
rq(14)=round(r(14)*15)=15
rq(15)=round(r(15)*15)=15
因此，原始图像中的灰度级和均化后图像中的灰度级之间的对应关系为：
0->2
1->3
2->6
3->8
4->8
5->8
6->12
7->13
8->14
9->15
10->15
11->15
12->15
13->15
14->15
15->15
将原始图像中对应的灰度值安装上述对应关系替换成相应的灰度值，即可得到均化图像，结果如下：
3 8 13 8
6 12 2 12
14 6 12 8
15 6 12 2
（在电脑上直接做的，仅供参考。round（.）表示四舍五入。）
图像灰度化的目的是什么？解释的清楚点，谢谢了。
9楼：春素小皙化妆品
图像灰度化的目的：避免条带失真。
灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255，灰度图像通常在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。
扩展资料
灰度化，在rgb模型中，如果r=g=b时，则彩色表示一种灰度颜色，其中r=g=b的值叫灰度值。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的**通常叫做“黑白**”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。
但在医学图像与遥感图像等技术应用中，经常采用更多的级数以充分利用每个像素采样10或12位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差，在这些应用领域每个像素采样16位即65536级得到流行。
10楼：瓶塞大爷
现在大部分的彩色图像都是采用rgb颜色模式，处理图像的时候，要分别对rgb三种分量进行处理，实际上rgb并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。
现在有很多其他的颜色模式，例如hsi模式，hsi是由色调，饱和度，亮度三个分量来表示颜色。hsi比rgb更符合人的视觉特性。
但是hsi也是三通道，真正反映图像特征的变量是i，其他都是色彩的反映。
所以我们经常要把图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理，可以通过直方图，灰度变化，还有正交变换之类的进行处理。甚至经常把图像分割之后变成二值图像处理。
这是我一家之言，但是是我长时间的图像处理，及参考了很多书之后得出的经验，不少书上也差不多是这般解释。
11楼：池菀国怿
1、设计美感需求
2、印刷生产需求
3、营造氛围需求
怎样用matlab对一幅图像进行灰度直方图均衡化处理
12楼：匿名用户
i=imread('pout.tif'); %读自带的图像imshow(i);
figure,imhist(i);
[j,t]=histeq(i,64); %图像灰度扩展到0~255，但是只有64个灰度级
figure,imshow(j);
figure,imhist(j);
figure,plot((0:255)/255,t); %转移函数变换曲线
j=histeq(i,32);
figure,imshow(j); %图像灰度扩展到0~255，但只有32个灰度级
figure,imhist(j);
13楼：匿名用户
i0=imread('test.jpg');
i1=histeq(i0); %直方图均衡化subplot(221), imshow(i0);
subplot(222), imhist(i0);
subplot(223), imshow(i1);
subplot(224), imhist(i1);
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