图像直方图

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。

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。

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。

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。

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。

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

本教程介绍了一种基于双峰直方图阈值进行图像分割的方法。使用MATLAB实现，通过分析图像的直方图特性，识别图像中的两个主要峰值，将图像分为前景和背景。

利用Matlab对图像进行直方图均衡化，这一过程是图像预处理中的重要步骤。程序中使用了Matlab内置的两个函数，根据处理结果的不同，可以选择适合的函数来优化图像质量。