医学图像处理——直方图
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亮度变换不仅可以直接对每个像素的亮度值进行变换，同样我们还可以用一幅图像的直方图作为手段进行变换！
什么是图像的直方图？
一幅数字图像在范围[0, G]内总共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数
其中，r是区间[0, G]内的第k级亮度，n是灰度级为r,的图像中的像素数。对于uint8类图像，G的值为255;对于uint16类图像，G的值为65 535;对于double类图像, G的值为1.0。记住，MATLAB中的索引不能为0，故r1相当于灰度级0, r2 相当于灰度级1，如此等等，rL相当于灰度级G。其中，uint8类图像或uint16类图像中G=L-1。
imhist函数
在处理直方图的工具箱中，核心函数是imhist,其基本语法为：
f为输入图像，h为其直方图的h(rk),b是灰度级的个数，若缺省，则默认为256。若我们要处理一幅uint8类图像并令b = 2,则亮度标度范围被分成两部分:0至127和128至255。所得的直方图将有两个值: h(1)等于图像在区间[0, 127]内的像素总数, h(2)等于图像在区间[128, 255]内的像素总数。这样解释的话，b的作用就一目了然了。
若不指定输出则可以绘制直方图。
我们可以用一幅大脑CT图演练一下
f=imread("Fig0233(a).tif");
figure(1);
subplot(1,2,1);
imshow(f);
subplot(1,2,2);
imhist(f);结果如下：
但是这样的直方图其实并不是很美观，所以我们可以调整一下。
f=imread("Fig0233(a).tif");
figure(1);
subplot(3,1,1);
imshow(f);
subplot(3,1,2);
imhist(f);
h=imhist(f);
h1=h(1:5:256);
horz=1:5:256;
subplot(3,1,3);
bar(horz,h1);
我们利用horz来进行横坐标的调整，利用bar进行调整，做出视觉效果跟好的柱状图。其实不止只有这些调整，MATLAB里面针对直方图的函数还有很多，感兴趣的可以自己试一试哟！
小白今天的介绍就到这里啦！
内容很简单，但自己尝试一下会觉得很有意思哟，快动手试试吧！
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