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matlab直方图均衡,使用向量优化
阅读量:5038 次
发布时间:2019-06-12

本文共 855 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡

自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍

function D = my_histeq(I)[m,n] = size(I);S = zeros(1,256,'double');% 得到0-255各个灰阶的计数i = 1:m;j = 1:n;S(I(i,j)+1) = S(I(i,j)+1) + 1;% 得到各灰度阶的概率S = S./(m*n);% 得到概率累计分布函数P = zeros(1,256,'double');P(1) = S(1);k = 2:256;P(k) = P(k-1) + S(k); % 投影到灰度阶D = zeros(m,n,'uint8');D(i,j) = P(I(i,j)+1)*255+0.5;

原来使用for循环的

function D = my_histeq(I)[m,n] = size(I);S = zeros(1,256,'double');% 得到0-255各个灰阶的计数for i = 1:m     for j = 1:n         S(I(i,j)+1) = S(I(i,j)+1) + 1;  % 注意下标     endend% 得到各灰度阶的概率S = S./(m*n);% 得到概率累计分布函数P = zeros(1,256,'double');for i = 1:256     if i==1         P(i) = S(i);     else         P(i) = P(i-1) + S(i);     endend D = zeros(m,n,'uint8');for i = 1:m     for j=1:n         D(i,j) = P(I(i,j)+1)*255+0.5;     endend

 

转载于:https://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/6075585.html

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