一. 直方图均衡化：        直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的 *** 作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。         具体流程如下所示。其中S是总的像素数，Zmax是像素的最大取值

function [Ncut] = graphcuts(I,pad,MAXVAL)% function [Ncut] = graphcuts(I)% Input: I image% pad: spatial connectivityeg.

RGB=imread('img.bmp','bmp')%读入彩色图片figure(1),imshow(RGB),title('彩色图岁段')%显示彩色图片I=rgb2gray(RG

确保你的图像是二维灰度图像，灰度直方图图像就为uint8型就可以。慎陆滚悉肆I=imread('D:ebookspot2.bmp')%%I为二维灰度宽余图像，600*600，uint8型imhist(I)首先需

function [Hist, RGBt] = getImageHists(imageName, PLOT)% read RGB data:RGB = imread(imageName);RGBt = RGB;RGB = rgb2hsv(R

img = imread('lenn-512bmp'); %读入灰度图[m,n] = size(img); %求图像尺寸，行列img_n = img(1:2:m,1:2:n); %新图像为隔行隔列im=imread(Co

图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。 图像直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~2

求图像的熵，在型纯许多场合下都有应用，也可以有多种编写程序的方法，下面介绍作者编写的一个图像熵的函数yentropy()，可以直接调用首租晌。可者锋以用于求图像的局部熵，也可以求其整体熵。function entr=yentropy(a)a

matlab提供了现成的函数graycomatrix生成共生矩阵graycoprops计算其特征值具体用法：glcm = graycomatrix(I)从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出

你先把要处理的图像载入到matlab的work文件夹里面a=imread(‘1.bmp’)%输入真彩色图像b=rgb2gray(a)%转化成灰度图像图像显示figure(1)subplot(1,2,1)imshow(a)subplo

灰度级和灰度值的区别为：性质不同、决定因素不同、效果不同。一、性质不同1、灰度级：灰度级是把白色与黑色之间按对数关系分成的若干等级。2、灰度值：灰度值是指传统绘画、CG绘画、摄影作品或其他视觉作品等画面中每个颜色与自身色光对应的明度值

所谓的灰度就是指颜色从全白到全黑的级别。按照不同的精密度，灰度级别是不同的，比如说8级，16级，32级等，最常用的是现在的256级。当我们确定了灰度级，比如256级，那么它的灰度值就是从0-255的，也就是每一个灰度值是对应着一个具体的颜色