基于matlab的直方图均衡化讲解

课程设计报告

题目基于matlab的直方图均衡化程序设计

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电气信息工程学院制

目录

1、引言·······················································································- 2 -

2、直方图基础 ···············································································- 2 -

3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 -

3.3 Matlab 实现······························································································- 4 -

4、结论 ······················································································- 10 -

5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 -

基于matlab的直方图均衡化程序设计

指导老师：马立宪

电气工程学院：电子信息工程

摘要：为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，此文中探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab 为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化，并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。

关键词：图像增强直方图均衡化 Matlab

1、引言

图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。

增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。

一般说来，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。本文主要讨论了空间域的直方图均衡化增强，并用Matlab 进行实验验证。

2、直方图基础

1、灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。

2、设r 和S 分别表示归一化了的原图像灰度和经直方图修正后的图像灰度。即 0≤r，S≤1。对[0，1]区间内的任一个r 值都可产生一个S 值，且 S=T （r），T（r ）为变换函数。T（r）满足下列条件：

a. 在0≤r≤1 区间内是单值单调增加函数；

b. 对于0≤r≤1，有0≤T（r）≤1。

条件a 保证灰度级从黑到白的次序，而条件b 确保映射后的像素灰度在允许的范围内。从S 到r 的反变换关系为 r= T-1（S），T-1（S）对r同样满足上述条件。

由概率论知，若Pr（r）和变换函数S=T（r）已知，T-1（S）是单值单调增加函数，则变换后的概率密度函数Ps（S）如下式所示：

P s (S)=[P

r

(r)dr/dS]

r

=T-1(S)

3、直方图修正从本质上说就是从T（r）入手，调整图像的概率密度函数从而改变图像的特征。

一般来说，如果图像的直方图轮廓线越接近正态分布，则说明图像的亮度接近随机分布，适合用统计方法处理，这样的图像一般反差适中；如果直方图峰值位置偏向灰度值大的一边，图像偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，则说明图像的灰度值过于集中，后 3 种情况均存在反差小、质量差的问题。直方图分析是图像分析的基本方法，通过有目的地改变直方图形态可改善图像的质量。

3、直方图均衡化

大多数原始的遥感图像由于其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换。本文主要介绍直方图均衡化并进行实验。

3.1 直方图均衡化的概念

直方图均衡化又称直方图平坦化，实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像象元值，使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较平的分段直方图：如果输出数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。

3.2 直方图均衡化理论

假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量，并令Pr (r)表示某给定图像中的灰度级的概率密度函数（PDF），其下标用来区分输入图像和输出图像的PDF。假设我们对输入灰度级执行如下变换，得到（处理后的）输出灰度级s：

S=T(r)= r

0P

r

(w)dw

式中w 是积分的哑变量。可以看出，输出灰度级的概率密度函数是均匀的，即

a.当0≤s≤1 时，P

s

(s)=1

b.当s 为其他时，P

s

(s)=0

换言之，前述变换生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0,1]。灰度级均衡化处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具有较高的对比度。该变换函数只不过是一个累积分布函数（CDF）。

3.3 Matlab 实现

采用某地区TM 影像的某一波段影像进行直方图均衡化实验，在Matlab 环境下实现增强的目的。

3.31输入以下语句，显示灰度原图像

>> clear all

图像的预处理，读入图像将其灰度化

PS=imread('E:\My Douments\2.jpg'); %读入JPG图像文件imshow(PS) %显示出来

title('输入的JPG图像')

imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组

图1 原图像

3.32、输入以下语句显示直方图

[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

end

figure,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')

原图像直方图

图2原图像直方图

由图1 显示的图像及其直方图（图2）可知这幅图像最为突出的特点是较暗且动态范围较低。直方图的宽度相对于整个灰度范围来说非常狭窄，图像质量比较差，地物可分性较差；在Matlab 环境下进行直方图的均衡化，对图像的亮度范围进行拉伸，以提高对比度。

3.33、输入语句，进行直方图均衡化

S1=zeros(1,256);

for i=1:256

for j=1:i

S1(i)=GP(j)+S1(i); 计算Sk

end

end

S2=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end

figure,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')

图3 直方图均衡化后的直方图

3.34、均衡化后的图像的直方图

PA=PS;

or i=0:255

PA(find(PS==i))=S2(i+1); 将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素end

figure,imshow(PA) 显示均衡化后的图像

title('均衡化后图像')

imwrite(PA,'PicEqual.bmp');

图4 直方图均衡化后的图像

经过直方图均衡化，图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图在整个亮度标度上显著扩展，图像质量提高。

3.35、下面使用函数 cumsum来实现变换功能

>> hnorm=imhist(I)./numel(I);

>> cdf=cumsum(hnorm);

>> x=linspace(0,1,256);

>> plot(x,cdf)

>> axis([0 1 0 1])

>> set(gca,'xtick',0:.2:1)

>> set(gca,'ytick',0:.2:1)

>> xlabel('输入亮度值','fontsize',20)

>> ylabel('输出亮度值','fontsize',20)

>> text(0.18,0.5,'变换函数','fontsize',20)

图5 变换函数

其中横轴表示输入亮度值，纵轴表示输出亮度值。由图 5 显示的变换函数能够直观地分辨出该变换函数将较窄的输入灰度级范围变换到了输出图像的整个亮度范围内。对比图1 和图3 发现：经过直方图均衡化，图像的对比度明显增强，地物的轮廓变的更清晰，因此，直方图均衡化有助于改善对比度过低引起的遥感图像模糊。

4、结论

直方图均衡化是图像增强技术的基本方法，本文分析了这种处理方法的基本理论，并用Matlab 进行实验，结果表明，直方图均衡化在一定程度上改善了图像的对比度差和灰度动态范围，增强了图像的可读性，提高了地物的可分性，有利于进行遥感图像的目视解译。该算法简单，是一种行之有效的图像增强算法。

5、心得体会

在论文完成之时，首先向我的老师马立宪致以崇高的敬意和衷心的感谢，没有马立宪老师的严格要求和认真教导我的论文就不可能按时按质按量完成，此次论文我从题目的确定到章节结构设计，结合网上资料和自己平时所积累的知识逐字斟酌以及最后的精心的排版，都离不开老师的教诲。我相信今后我会有更大的进步。再次向我的老师致以最诚挚的谢意！同时，也感谢培养我的母校和所有的老师及同学！

参考文献

[1]章毓晋.图像处理和分析教程[M]. 北京：人民邮电出版社，2009.11

[2]王家文，曹宇.图形图像处理[M]. 北京：国防工业出版社,2004.5

[3]杨杰.黄朝兵.数字图像处理及MATLAB实现电子工业出版社

附录:仿真总图

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

基于Matlab编程仿真的直方图均衡化图像质量改善

基于直方图均衡的图像质量改善 班级：测控1004学号：2013270162姓名：杨明 摘要：为了解决灰度图像的灰度值分布集中在较窄的范围内，图像的细节不够清晰，对比度较低的问题。通过直方图均衡化使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像的细节清晰，以达到增强目的，直方图均衡化可得到任意的均匀直方图灰度图像。直方图均衡化是一种行之有效的图像增强方法，直方图均衡化是将原灰度图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像。基于Matlab编程和工具箱的使用，实现图像直方图均衡化的图像仿真。 关键词：直方图均衡化；图像增强；Matlab Abstract: In order to solve the gray image gray value distribution concentrated in a narrow range of image detail is not clear enough, the problem of low contrast. Gray histogram equalization range so that the gradation image or pulled evenly distributed, thereby increasing the contrast, so that a clear image detail, in order to achieve the purpose of enhancing, histogram equalization histogram obtained arbitrary uniform gray image . Histogram equalization is an effective method for image enhancement, histogram equalization is the histogram of the original gray-scale image by histogram transformation function becomes uniform, a uniform histogram modification then the original image, thereby obtaining a a gray uniform distribution of the new image. Matlab toolbox based programming and the use of image histogram equalization image simulation. Keywords: histogram equalization; image enhancement; Matlab

数字图像处理实验报告--直方图均衡化

数字图像处理实验报告 实验名称：直方图均衡化 ： 班级： 学号： 专业：电子信息工程（2+2） 指导教师：华华 实验日期：2012年5月24日

直方图均衡化 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图均衡化是最常见的间接对比度增强方法。直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 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围的均匀分布。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，使一定灰度围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。 缺点： 1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1围是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态围的一致性。 累积分布函数即可以满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成g的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为: gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) ， (k=0，1，2，……，L-1) 上述求和区间为0到k，根据该方程可以由源图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时，一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布，然后根据计算出的累计直方图分布求出fk到gk的灰度映射关系。在重复上述步骤得到源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后，按照这个映射关系对

基于matlab的直方图均衡化

目录 1、引言 (2) 2、直方图基础 (3) 3、直方图均衡化 (3) 3.1 直方图均衡化的概念 (3) 3.2 直方图均衡化理论 (4) 3.3 Matlab 实现 (4) 4、结论 (7) 致谢 (7) 参考文献 (7)

图像增强处理 —直方图均衡化的Matlab 实现摘要：为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，此文中探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，以Matlab为平台，对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化，并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。 关键词：图像增强直方图均衡化 Matlab 1、引言 图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。 增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。 一般说来，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。本文主要讨论了空间域的直方图均衡化增强，并用Matlab 进行实验验证。 2、直方图基础 1、灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像

直方图均衡化及直方图规定化

《数字图像处理》实验 报告（二） 学号：____________ 姓名：__________ 专业：____ 课序号：__________ 计算机科学与技术学院

实验2直方图均衡化 一、实验学时：4学时（本部分占实验成绩的40%） 二、实验目的： 1、理解直方图均衡化的原理及步骤； 2、编程实现图像（灰度或彩色）的直方图均衡化。 三、必须学习和掌握的知识点： 直方图均衡化是一种快速有效且简便的图像空域增强方法，在图像处理中有着非常重要的意义，因此要求掌握。 四、实验题目： 编程实现灰度图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。 五、思考题：（选做，有加分） 实现对灰度图像的直方图规定化处理。 六、实验报告： 请按照要求完成下面报告内容并提交源程序、可执行程序文件和实验结果图像。

1、请详细描述本实验的原理： 1.直方图均衡化概述 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization. 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 2基本思想 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。 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。 累积分布函数(cumulative distribution function，CDF)即可以满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成g的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为: gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) ， (k=0，1，2，……，L-1)

绘制数字图像灰度直方图实验报告MATLAB实现

数字图像处理 实验报告 实验一绘制直方图 学号 姓名 日期

实验一绘制直方图 一、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、直方图均衡处理。 二、实验步骤 1、设计思想或者流程图。 灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 2、源程序并附上注释。 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');%将彩色图片灰度化并保存 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 end figure,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=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=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

直方图均衡化处理

数字图像处理实验报告 姓名: 王程学号: 2012021199037 日期：2013.3.30 一、实验要求 （1）对一幅的对比度灰度图像进行直方图均衡化处理，画出处理前后的图像及直方图（2）用matlab读取和显示 二、实验代码 clc; clear; I=imread('E:\数字图像处理\exp2\伊伽贝拉.jpg'); %读入图像文件 if isrgb(I) I=rgb2gray(I); end subplot(221),imshow(I); title('原图像伊伽贝拉') [m,n]=size(I); %测量图像尺寸参数 B=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for i=1:m for j=1:n %k=I(i,j); %k=k+1; %B(k)=B(k)+1; B(I(i,j)+1)=B(I(i,j)+1)+1; %计算每级灰度出现的概率end end subplot(222), stem(0:255,B,'Marker','none'); %绘制直方图 title('未均衡化的直方图'); S=I; [m,n]=size(S); %读出图像的大小 BP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 BP(k+1)=length(find(S==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率 end B1=zeros(1,256) for i=1:256 for j=1:i B1(i)=BP(j)+B1(i); end

end B2=round((B1*256)+0.5); for i=1:256 BPeq(i)=sum(BP(find(B2==i))); end I=S; for i=0:255; I(find(S==i))=B2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋 给这个像素 end subplot(223), imshow(I); %显示均衡化后的图像 title('均衡化后的图像'); subplot(224), imhist(I); %利用系统函数进行直方图计算 title('均衡化后的直方图'); 三、 实验结果截图并做分析 原图像伊伽贝拉 0100200 300 1234x 104 未均衡化的直方图 均衡化后的图像 02000 4000 均衡化后的直方图 100 200 分析： 从上面各个图中可以看出在原图像中的一些看不到或看不清楚的细节在均衡化后可以

直方图均衡化图像增强与彩色图像处理算法分析

直方图均衡化图像增强与彩色图像处理算法分析 2012.05.29

目录 1. 前言 (1) 2. 理论分析 (2) 2.1 直方图修正技术的基础 (2) 2.2 直方图的均衡化 (3) 2.3 直方图均衡化的算法步骤 (4) 3. 仿真实验与结果 (6) 3.1直方图均衡化Matlab程序 (6) 3.2 彩色图形处理Matlab程序 (8) 3.3 直方图均衡化仿真结果： (10) 3.4 彩色图像处理仿真结果： (13) 4. 结论 (14) 参考文献 (15)

1. 前言 在实际应用中，无论采用何种输入装置采集的图像，由于光照、噪声等原因，图像的质量往往不能令人满意。例如，检测对象物的边缘过于模糊；在比较满意的一幅图像上发现多了一些不知来源的黑点或白点；图像的失真、变形等等。所以图像往往需要采取一些手段进行改善以求达到较好的效果。图像增强技术正是在此基础上提出的。图像增强是图像分析与处理的一个重要的预处理过程，其主要有两个目的：一是运用一系列技术手段改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度；二是将图像转化成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。即改善图像质量是图像增强的根本目的。图像增强的意义一般可以理解为：按需要进行适当的变换，对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或锐化，突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。 图像增强技术是一类基本的图像处理技术，是指有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统，包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。因此图像增强处理是图像分析和图像理解的前提和基础。在图像的获取过程中，特别是对于多媒体监控系统采集的图像，由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声，使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布范围窄、图像分辨率下降。因此，为得到一幅清晰的图像必须进行增强处理。传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量，这样在计算整幅图像的变换时，图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声，同时进行了变换，因而在增强图像的同时增强了噪声，导致信息熵下降，给监控图像的分析和后期处理带来了困难。针对此问题，提出一种新算法。 图像增强处理方法根据图像增强处理所在的空间不同，可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两类。空间域处理方法是在图像像素组成的二维空间里直接对每一个像素的灰度值进行处理，它可以是一幅图像内像素点之间的运算处理，也可以是数幅图像间的相应像素点之间的运算处理。频率域处理方法是在图形的变换域对图像进行间接处理。其特点是先将图像进行变换，在空间域对图像作傅里叶变换得到它的频谱按照某种变化模型（如傅里叶变换）变换到频率域，完成图像由空间域变换到频率域，然后在频率域内对图像进行低通或高通频率域滤波处理。处理完之后，再将其反变换到空间域。 直方图均衡化算法是图像增强空域法中的最常用、最重要的算法之一。它以概率理论作基础，运用灰度点运算来实现直方图的变换，从而达到图像增强的目的。本文介绍一种基于累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。它可以通过对直方图进行均匀化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，是图像的细节变得清晰。

基于matlab的直方图均衡化

课程设计报告 题目基于matlab的直方图均衡化程序设计 学生姓名： 学生学号： 系别： 专业： 届别： 指导教师： 电气信息工程学院制

目录 1、引言·······················································································- 2 - 2、直方图基础 ···············································································- 2 - 3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 - 3.3 Matlab 实现······························································································- 4 - 4、结论 ······················································································- 10 - 5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 - 基于matlab的直方图均衡化程序设计

课设报告正文(MATLAB的图像直方图的计算与显示)

目录 摘要........................................................................ I 1 基础介绍 (1) 1.1MATLAB简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2 设计原理分析 (3) 2.1灰度直方图的定义 (3) 2.2设计原理 (3) 2.3常用函数介绍 (3) 3 程序及运行结果 (4) 3.1流程图 (4) 3.2源程序 (4) 3.3运行结果 (5) 3.4库函数运行结果 (7) 4设计总结 (8) 5心得体会 (9) 参考文献 (10)

1 基础介绍 1.1MATLAB简介 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 1.2数字图像处理简介 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

基于Matlab基本图像处理程序

基于Matlａb基本图像处理程序

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图像读入 ●从图形文件中读入图像imread Sｙｎtax：A = imreａｄ（, fｍｔ） ：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmｔ:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imｒeａｄ没有找到所制定的文件,会尝试查找一个名为的文件。 A:包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像，它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含RGB 真彩图像，则是m＊n＊3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map］＝ｉmｒead（, fmｔ) X:图像数据矩阵。 MAＰ:颜色索引表 图像的显示 ●iｍｓｈow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Ｓｙntax： imsｈow（I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshｏw(I,［ｌow hｉgh]，pａｒam1，val1, paｒam2, vａl２,...) %I是要现实的灰度图像矩阵,指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshｏｗ(RＧB) iｍshow(BＷ) ｉmshｏw(X,map) ％map颜色索引表 imshow（) hiｍagｅ＝iｍｓhｏw(．.．)

●操作:读取并显示图像 I＝ｉmread(＇C:＼Uｓｅｒｓ\ｆaｎjiｎfei\Deｓkｔｏp\ｂaby.bmｐ');%读取图像数据imshｏw(I);%显示原图像 图像增强 一.图像的全局描述 直方图(Hisｔoｇram）：是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Imａge Hiｓtogｒam）：是表示数字图像中亮度分布的直方图,用来描述图象灰度值,标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图:是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图,横坐标为图像中各个像素点的灰度级别,纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图:直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。 图像的灰度直方图：是一个离散函数,表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。 图像的灰度直方图运算: iｍhｉｓt（)函数,其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标为像素点的个数。 ●Imhiｓt函数=Diｓplay hiｓｔoｇraｍｏf iｍａge ｄatａ显示灰度直方图的函数 ●Syntax： ①imhisｔ（Ｉ) % I为要计算的灰度直方图图像 ②imhist(Ｉ, n) ％n指定的灰度级的数目,表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。 ③imhiｓt(X, ｍａp) ④[ｃounｔs,x] ＝imhist（.．.）%coｕnｔs直方图数据向量。counts（i)第i个灰度区间中的像素数目。x是保存了对应的灰度小区间的向量。 注意:若调用时不接受这个函数的返回值，则直接显示直方图;在得这些返回数据之后，也可

直方图均衡化的matlab实现_数字图像处理课程论文

海南大学课程论文 课程名称：数字图像处理 题目名称：直方图均衡化的matlab实现 学院：信息科学技术学院 专业班级：2010级计算机科学与技术专业

直方图均衡化的matlab实现 摘要 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的图像增强方法。为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，本文采用直方图均衡化的图像增强的基本理论原理，在matlab环境下，对数字图像进行直方图均衡化处理。实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。 关键词：直方图，均衡化，matlab 引言 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空间域的算法和基于频率域的算法两大类。 基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图均衡化等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。 直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，增强效果好。本文讨论了空间域的直方图均衡化增强方法，并用matlab 进行了实现。

1.论文目的 1.1通过直方图以及均衡化的理论原理，用matlab实现直方图均衡化； 1.2 在加深对直方图以及均衡化的理论原理知识理解的基础上，学会运用已 学的知识设计直方图均衡化实验并对结果进行分析，并用实验的结果来说明直方图均衡化的特点和应用。 2.直方图理论 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。在matlab中，在imhist函数的返回值中，counts保存了落入每个区间的像素的个数，通过计算counts与图像中像素总数的商可以得到归一化的直方图。 3.直方图均衡化 很多原始的灰度图像由于其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化变换。3.1 直方图均衡化的概念 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 3.2 直方图均衡化理论 考虑连续灰度值，并用变量r 表示待处理图像的灰度，假设日取值范围为[0，L-1]，且r=0表示黑色，r=L-1表示白色，用S 分别表示输出图像灰度值。在r 满足这些条件的情况下，有S=T（r），0≤r≤L-1，T（r ）为变换函数。对于输入

MATLAB中的绘图程序

MATLAB中的绘图程序 2011-03-25 12:45:48| 分类：matlab | 标签：绘图 matlab |字号大中小订阅 matlab中如何在指定一点画一个填充颜色的小圆 plot(1,1,'r.','markersize',50) §4.1二维作图 绘图命令plot绘制x-y坐标图；loglog命令绘制对数坐标图；semilogx和semilogy命令绘制半对数坐标图；polar命令绘制极坐标图． §4.1.1 基本形式 如果y是一个向量，那么plot(y)绘制一个y中元素的线性图．假设我们希望画出 y=[0., 0.48, 0.84, 1., 0.91, 6.14 ] 则用命令：plot(y) 它相当于命令：plot(x, y)，其中x=[1,2,…,n]或x=[1;2;…;n]，即向量y的下标编号, n为向量y 的长度 Matlab会产生一个图形窗口，显示如下图形，请注意：坐标x和y 是由计算机自动绘出的． 图4.1.1.1 plot([0.,0.48,0.84,1.,0.91,6.14]) 上面的图形没有加上x轴和y轴的标注，也没有标题．用xlabel，ylabel，title命令可以加上．如果x，y是同样长度的向量，plot(x,y)命令可画出相应的x元素与y元素的x-y坐标图．例：x=0:0.05:4*pi; y=sin(x); plot(x,y) grid on, title(' y=sin( x ) 曲线图' ) xlabel(' x = 0 : 0.05 : 4Pi ') 结果见下图．

图4.1.1.2 y=sin(x)的图形 表4.1.1.1 Matlab图形命令 §4.1.2 多重线 在一个单线图上，绘制多重线有三种办法. 第一种方法是利用plot的多变量方式绘制： plot(x1,y1,x2,y2,...,xn,yn) x1,y1,x2,y2,...,xn,yn是成对的向量，每一对x, y在图上产生如上方式的单线．多变量方式绘图是允许不同长度的向量显示在同一图形上． 第二种方法也是利用plot绘制，但加上hold on/off命令的配合： plot(x1,y1) hold on plot(x2,y2) hold off 第三种方法还是利用plot绘制，但代入矩阵： 如果plot用于两个变量plot(x,y)，并且x，y是矩阵，则有以下情况： （1）如果y是矩阵，x是向量，plot(x,y)用不同的画线形式绘出y的行或列及相应的x向量，y的行或列的方向与x向量元素的值选择是相同的． （2）如果x是矩阵，y是向量，则除了x向量的线族及相应的y向量外，以上的规则也适用．（3）如果x，y是同样大小的矩阵，plot(x,y)绘制x的列及y相应的列． 还有其它一些情况，请参见Matlab的帮助系统． §4.1.3 线型和颜色的控制 如果不指定划线方式和颜色，Matlab会自动为您选择点的表示方式及颜色．您也可以用不同的符号指定不同的曲线绘制方式．例如：

数字图像处理MATLAB程序完整版

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一. 实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2?理解和掌握直方图原理和方法； 二. 实验设备 1. PC 机一台； 2.软件matlab。 三. 程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四. 实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五. 实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六. 实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一. 实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二. 实验设备 1. PC机一台； 2. 软件matlab ; 三. 程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四. 实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五. 实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

直方图均衡化matlab程序

直方图和直方图均衡的Matlab完整程序(数字图像处理) 一、实验目的 掌握基本的图象增强方法,观察图象增强的效果,加深对灰度直方图及直方图均衡化的理解，掌握直方图均衡化方法。 二、实验内容 将一张彩色图片转换成灰色图片，画灰度直方图和均衡化后的直方图，并将灰度图和均衡化后的图片对比。 三、实验原理 灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 四、实验程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %函数功能，画出图像的直方图，并对图像进行直方图均衡 %直接读图像abc.jpg，读到tuu中 %graydis是原始直方图各灰度级像素个数

%原始直方图graydispro，利用原始直方图计算原始累计直方图graydispro %t[]计算和原始灰度对应的新的灰度t[]，建立映射关系，t坐标代表原始的灰度，t[]代表对应原始坐标的新坐标 %new_graydis是统计新直方图各灰度级像素个数 %计算新的灰度直方图new_graydispro,利用新的直方图计算新的累计直方图new_graydispro %计算直方图均衡后的新图new_tu %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all close all tuu=imread('abc.jpg'); %读入图片 tu=rgb2gray(tuu); %将彩色图片转换为灰度图 graydis=zeros(1,256); %设置矩阵大小 graydispro=zeros(1,256); new_graydis=zeros(1,256); new_graydispro=zeros(1,256); [h w]=size(tu); new_tu=zeros(h,w); %计算原始直方图各灰度级像素个数graydis for x=1:h

直方图均衡化(DOC)

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：专业综合实践图像处理部分： 直方图均衡化 指导教师：杨娜职称: 副教授 2016 年 1月 10 日

中北大学 课程设计任务书 15/16 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 课程设计题目：专业综合实践图像处理部分： 直方图均衡化 起迄日期：2016年1 月11日～2016年1月22 日课程设计地点： 指导教师：杨娜 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2016 年1月 10 日

课程设计任务书

课程设计任务书

目录 引言.................................... 错误！未定义书签。 1 设计任务及其要求...................... 错误！未定义书签。 2 直方图基础 (4) 3 直方图均衡化 (14) 4 Matlab实现 (16) 5 结果分析 (18) 6 心得体会 (19)

前言 灰度直方图是图像的一种统计表达，它反映了该图中不同灰度级出现的统计概率。由于图像的视觉效果与直方图有对应关系，即直方图的形状和改变对视觉的感知影响很大，因此采用直方图变换的方式可以增强图像。 图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。 增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。图像增强的方法分为两大类：空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。一般说来，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。