对一幅图像进行灰度直方图均衡化处理

基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究时间：2009-12-1611:13:13来源：电子科技作者：宁顺刚,白万民,喻钧西安工业大学计算机科学与工程学院所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域,并提取出

貌似只能通过灰度图来展示吧,除非你不显示直方图.因为你要用imhist就只能用%直方图均衡化,令对比度自适应直方图均衡化I=imread('d:\\star.jpg');

I=imread('图像文件名');I(find(I

gradient计算梯度值,然后用hist计算频次,就可以画出来了再问：能稍微在具体点吗？hist怎么计算频次？谢谢。。再答：N=HIST(Y,M)M是分组数，N是频次再问：最后是bar(N)吗？好像

只要成图显示就直接使用imagesc函数,不需要对系数矩阵做任何处理,当然前提是你的小波系数是实数.

如果是8位,那么范围就是0~2^8-1=255,2^8表示2的8次方补充：范围是0-255,256级灰度.8位的意思是使用8位二进制数表示灰度,8位二进制最小的是00000000=十进制0最大的是11

clcclearallI=imread('E:\图像处理\DIP\dip9\CT.jpg');[M,N]=size(I);figure(1);imshow(I);title('原始图像');y=mea

对多波段经行分类处理------对于每个波段,赋予相应类别在这个波段的平均灰度值-------然后你说要融合,你确定是融合,不是把各个波段在叠加成多波段?融合的目的是使低分辨率的影像具有高分辨率的同时

I=imread('D:\matlab7.1\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif');[M,N]=size(I);forii=1:2forjj=1:2ima{ii

我也是刚刚错别人那里看到的,希望能给你带来帮助s=imread('girl.bmp');[m,n]=size(s);num=m*n;r=zeros(1,256);e=zeros(1,256);d=ze

给你一段程序,自己研究下吧!clcclearcloseall;%定义HufData/Len为全局变量的结构体globalHufData;globalLendisp('计算机正在准备输出哈夫曼编码结果,

看这幅图像的维数就可以啊,如果是二维矩阵,那肯定是灰度图像.不过有个函数isgray可以判断（isbw判断是否二值图）

我觉得进行均衡化就行再问：怎么均衡化啊，具体的实现代码是什么啊？谢谢！再答：I=imread('yixue5.jpg');I12=rgb2gray(I);I1=histeq(I12);figure;s

谁说必须要进行的,也可以一次性直接做二值化处理,要看你处理的用途是什么.比如我要求把现场照片中的血迹圈出来,就直接对颜色偏红色的部分设定为1,其它部分设定为0就行了,你先给我来个灰度处理,我就没有简便

基于matlab的直方图均衡化代码2007-04-1520:15clearall%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(P

由Delphi中的图像灰度化代码看基本图像处理　　基础篇]　　首先看一段实现24位色图像灰度化转换的代码　　procedureGrayscale(constBitmap:TBitmap);　　var　

这个不难的,百度Hi包教会.

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ifsize(im,3)>1%判断如果是彩色图像,转换为灰度图im=rgb2gray(im);

只有255的话,那这幅图像就是纯白的

数据类型问题,histeq函数,当你的图像是double型时,返回值是0或者1；当你的图像是uint8型时,返回值为0-255.所以你编的代码里的：k=histeq(m);%对块图进行直方图均衡,m为