灰度直方图

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。

灰度直方图是图像处理中一种重要的分析工具，用于展示图像中各个灰度级的分布情况。通过调整直方图可以实现图像的增强，提升视觉效果和信息量。Matlab提供了丰富的工具箱，能够方便地进行灰度直方图的仿真和分析。

分享一段用于图像分割的Matlab代码，该代码利用一维灰度直方图信息自动确定分割阈值，实现图像分割。代码经过测试，能够成功运行。

在Matlab中绘制灰度图像直方图时，我们可以不使用imhist函数，而是通过手动设置bins的数量来实现。具体步骤如下： 读取灰度图像：使用imread函数加载图像。 定义bin数目：指定需要的bin的数量，这个数目会决定直方图的细致程度。 计算像素值分布：使用histc函数计算每个灰度级别出现的次数。 绘制直方图：使用bar函数绘制直方图。 代码示例如下： img = imread('image.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 如果是彩色图像，需要转换为灰度图像 bins = 10; % 定义bins的数量 [counts, edges] = histcounts(img_gray, bins); bar(edges(1:end-1), counts, 'histc'); title('自定义灰度直方图'); xlabel('灰度级'); ylabel('像素数'); 通过上述方法，我们可以灵活地调整灰度级的数目，绘制出自定义的直方图。

提供了一套基于MATLAB的256级灰度图像直方图均衡化与规定化程序代码。该代码逻辑清晰，易于理解，适合图像处理领域的初学者学习和使用。

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

本代码实现 MATLAB 中的直方图均衡化算法，用于图像处理实验。

使用Matlab代码计算图像的灰度直方图。代码读取图像，将其转换为灰度，然后计算直方图。此代码可用于对比不同图像的特征，并常用于面部识别中的特征提取。

这是我们学习数字图像处理中基础的灰度操作。这里包括直方图、对比度拉伸、位平面切片、RGB颜色系统、负片、图像翻转等基本操作。这些操作是MATLAB中灰度处理的基础，对于理解图像处理有重要意义。

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。