Matlab图像直方图计算

灰度直方图的计算依据定义，对于大小为MxN的灰度图像f(x,y)，其灰度级别为L（通常L=256），可以通过初始化hist[k]=0; k=0,…,L-1来获得。然后统计每个灰度级别的像素数目，使用Matlab函数imhist()进行实现。

灰度图的直方图，真的是图像里绕不开的一步。Matlab 实现灰度图 gray 直方图计算.rar这个资源，讲得还挺全面，适合刚上手图像的同学。 用imhist这种内置函数来搞定灰度图直方图计算，简单粗暴，效率还不错。但要是你想了解更底层的原理，看看作者是怎么自定义统计每个像素灰度值频次的也蛮有意思。 文件里提到的grayHistogram.m和测试图lena512color.tiff配合起来刚刚好。先用rgb2gray转成灰度图，再跑imhist(img, 256)，一套流程下来顺滑。 更细致的做法像是遍历整张图，把每个灰度值出现的次数累加，再用bar或histogram画出来。虽然啰嗦点，但

图像直方图分析是图像处理中的重要部分，Matlab提供了强大的开发工具。

直方图计算基于定义，对于具有256级灰度（通常L=256）的大小为MxN的灰度图像f(x,y)，其灰度直方图hist[0…L-1]可通过以下方式计算：初始化hist[k]=0; k=0,…,L-1，然后统计hist[f(x,y)]++; 对于x=0,…,M-1, y=0,…,N-1。最后，通过归一化操作得到归一化直方图hist[f(x,y)]/=M*N。Matlab中提供了函数imhist()用于执行这些操作。

针对RGB图像，统计灰度值并以直方图形式展示。

图像里的直方图均衡化，用 MATLAB 来做其实挺顺的。用到的就是histeq函数，配合几个subplot和imhist，效果一目了然。直接读图、、显示原图和对比图，全套流程一气呵成，代码也不长，调试起来挺方便的。

Matlab应用：彩色图像的直方图均衡化。彩色图像的直方图均衡化技术提升图像质量。

基于颜色直方图的图像特征匹配，用matlab写起来其实还挺顺的。RGB 转成HSV之后，先做个颜色量化，再算直方图，比比两张图的特征向量距离，基本就能判断图像的相似程度了。嗯，原理不复杂，代码也好改。 匹配不准怎么办？可以加个第二特征：Zernike 矩和Hu 不变矩。流程也不绕：图像二值化，算矩值，合起来再匹配，鲁棒性就更强了。色彩特征配几何矩，效果还挺稳。 你要是搞图像检索或者图像归类，这套思路还蛮值得试试的。代码结构也比较清爽，想扩展也方便。比如可以加边缘检测、纹理特征啥的，更细化一些。 想深入的话，下面这几个链接蛮有用的，有颜色直方图绘制、Hu 矩计算，还有Zernike 矩的matl

直方图均衡化是一种图像处理技术，通过修改图像直方图来增强图像对比度。此技术可用于提高图像中低对比度区域的可见性，使其更易于分析和解释。本教程将指导您使用 MATLAB 实现直方图均衡化。