实验题目：

编程实现灰度和彩色图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。注意彩色图像需要编程实现图像由RGB色彩空间到HSI的变换，然后在亮度通道上进行直方图均衡化。

源码：

对灰度图像的处理，给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图

// 灰度图像
clear 
%读入彩色图像将其灰度化
pic=imread('grey.png');	
imshow(pic)		%显示出来
title('输入的灰色png图像')

%绘制直方图
[m,n]=size(pic);	%测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256);	%预创建存放灰度出现概率的向量
N=zeros(1,256);
for k=0:255
    N(k+1) = length(find(pic==k));    
    GP(k+1)=length(find(pic==k))/(m*n); 	% 计算每级灰度出现的概率，将其存入 GP 中相应位置
end
figure,bar(0:255,GP,'b')	%绘制直方图title('原图像直方图')
xlabel('灰度值') 
ylabel('出现概率')

%直方图均衡化
CF=zeros(1,256);
for i=1:256
    for j=1:i
        CF(i)=GP(j)+CF(i);	%计算 Sk
    end
end
S2=round((CF*256)+0.5);	%将 Sk 归到相近级的灰度
for i=1:256
    GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));	%计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure,bar(0:255,GPeq,'b')	%显示均衡化后的直方图title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值') 
ylabel('出现概率')

%图像均衡化
PA=pic;
for i=0:255
PA(find(pic==i))=S2(i+1);	%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA)	

%绘制灰度级变换曲线
figure
plot(0:255,S2,'r')
xlabel('均值化前')
ylabel('均值化后')
grid on
legend('灰度级变换曲线');

对彩色图像的处理，给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。注意彩色图像需要编程实现图像由RGB色彩空间到HSI的变换，然后在亮度通道上进行直方图均衡化。

// 彩色图像
function pic2()
clear;
pic=imread('color.jpg');	%读入 JPG 彩色图像文件
imshow(pic)		%显示出来
title('原图像');

[M,N,D] = size(pic);
%提取单通道分量
pic=double(pic);
r=pic(:,:,1);
g=pic(:,:,2);
b=pic(:,:,3);
%实现转换
angle=acos(0.5*((r-g)+(r-b))./(sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b))));
if (b>=g)
    H = 2*pi-angle;
else
    H = angle;
end
H=H/(2*pi);
S=1-3.*(min(min(r,g),b))./(r+g+b);
H(S==0)=0;
I=(r+g+b)/3;
I=uint8(I);%范围不超[0,255]
%统计像素亮度
INumPixel = zeros(1,256);%用长度为256的一维数组统计各灰度值的数目
for i = 1:M  
    for j = 1: N  
        INumPixel(I(i,j) + 1) = INumPixel(I(i,j) + 1) + 1;  
    end  
end  
%亮度直方图
GP = zeros(1,256);  
for i = 1:256  
    GP(i) = INumPixel(i) / (M * N * 1.0);  
end  
figure,bar(0:255,GP,'b')	%绘制直方图title('原图像直方图')
xlabel('亮度值') 
ylabel('出现概率')

%直方图均衡化
S2 = zeros(1,256);  
for i = 1:256  
    if i == 1  
        S2(i) = GP(i);  
    else  
        S2(i) = S2(i - 1) + GP(i);  
    end  
end  
                                %将S2乘上最大灰度255并且向上取整  
S2 = uint8(255 .* S2 + 0.5);  
                                %将原图像各个位置灰度值映射到新值  
for i = 1:M  
    for j = 1: N  
        Inew(i,j) = S2(I(i,j)+1);  
    end 
end
for i=1:256
    GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));	%计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure
plot(0:255,GPeq,'b')	%显示均衡化后的直方图title('均衡化后的直方图')
xlabel('亮度值') 
ylabel('出现概率')

%绘制亮度级变换曲线
figure
plot(0:1:255,S2,'r')
xlabel('均值化前')
ylabel('均值化后')
grid on
legend('亮度级变换曲线');

I=Inew;
H=H*2*pi;
I=double(I);
S=double(S);
H=double(H);
[m,n]=size(H);
%转换
for i = 1:m
    for j = 1:n
        if (0<=H(i,j))&(H(i,j)<2*pi/3)
            B(i,j)=I(i,j).*(1-S(i,j));
            R(i,j)=I(i,j).*(1+S(i,j).*cos(H(i,j))./cos(pi/3-H(i,j)));
            G(i,j)=3*I(i,j)-(R(i,j)+B(i,j));
        end
        if (2*pi/3<=H(i,j))&(H(i,j)<4*pi/3)
            H(i,j)=H(i,j)-2*pi/3;
            R(i,j)=I(i,j).*(1-S(i,j));
            G(i,j)=I(i,j).*(1+S(i,j).*cos(H(i,j)-2*pi/3)./cos(pi-H(i,j)));
            B(i,j)=3*I(i,j)-(R(i,j)+G(i,j));
        end
        if (4*pi/3<=H(i,j))& (H(i,j)<2*pi)
            H(i,j)=H(i,j)-4*pi/3;
            G(i,j)=I(i,j).*(1-S(i,j));
            B(i,j)=I(i,j).*(1+S(i,j).*cos(H(i,j)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-H(i,j)));
            R(i,j)=3*I(i,j)-(G(i,j)+B(i,j));
        end
    end
end

output3=cat(3,R,G,B);
output3=uint8(output3);
figure
imshow(output3)

实验结果

灰度图像

彩色图像

通过原始图像和均衡化后的图像对比，原始图像直方图与均衡化后直方图对比，均衡化后的直方图灰度值更加平均，在整幅图像中不再集中。