MATLAB:虹膜識別的影象灰度化處理,直方圖均衡化
阿新 • • 發佈:2018-11-12
(1)影象灰度化處理:
讀取一張圖片之後,進行灰度化處理,然後對其進行直方圖均值化。
clear;close all %讀取原圖地址 RGB= imread('D:\img\1.jpg'); %影象灰度化處理 GRAY = rgb2gray(RGB); % 直方圖均衡化:Histogram Equalization. figure,imhist(RGB) junheng=histeq(RGB); subplot(2,3,1),imshow(RGB),title('原圖') subplot(2,3,2),imshow(GRAY),title('灰度圖') subplot(2,3,3),imshow(junheng),title('均衡圖') subplot(2,3,4),imhist(junheng),title('均衡灰度值分佈') %儲存影象 imwrite(RGB,'D:\img\') imwrite(junheng,'D:\img\junheng1.png'); %檢查新生成檔案的資訊: imfinfo('junheng.png')
(2)matlab 按檔名批量讀取圖片:
下次再寫。。
(3)直方圖均衡化:
它的基本思想是:對影象中畫素個數多的灰度級進行展寬,而對影象中畫素個數少的灰度進行壓縮,從而擴充套件像原取值的動態範圍,提高了對比度和灰度色調的變化,使影象更加清晰。
直方圖是用來尋找灰度影象二值化閾值常用而且是有效的手段之一,
如果一幅灰度影象的直方圖顯示為兩個波峰,
則二值化閾值應該是這兩個波峰之間的某個灰度值。
並且直方圖是調整影象對比度的重要依據,
直方圖拉伸和直方圖均衡化是兩種最常見的間接對比度增強方法。
均衡圖如下所示: