histeq

Mejorar el contraste mediante la ecualización de histogramas

Sintaxis

J = histeq(I)

J = histeq(I,n)

J = histeq(I,hgram)

newcmap = histeq(X,map)

newcmap = histeq(X,map,hgram)

[___,T] = histeq(___)

Descripción

J = histeq(I) transforma la imagen en escala de grises I para que el histograma de la imagen en escala de grises de salida J tenga 64 bins y sea aproximadamente plano.

J = histeq(I,n) transforma la imagen en escala de grises I para que el histograma de la imagen en escala de grises de salida J con n bins sea aproximadamente plano. El histograma de J es más plano si n es mucho menor que el número de niveles discretos de I.

J = histeq(I,hgram) transforma la imagen en escala de grises I para que el histograma de la imagen en escala de grises de salida J se ajuste aproximadamente al histograma objetivo hgram. El número de bins del histograma de la imagen de salida es igual a length(hgram).

newcmap = histeq(X,map) transforma los valores del mapa de colores para que el histograma del componente gris de la imagen indexada X sea aproximadamente plano. El mapa de colores transformado es newcmap.

newcmap = histeq(X,map,hgram) transforma el mapa de colores asociado a la imagen indexada X para que el histograma del componente gris de la imagen indexada (X, newcmap) se ajuste aproximadamente al histograma objetivo hgram. La función histeq devuelve el mapa de colores transformado en newcmap. length(hgram) debe ser igual que size(map,1).

[___,T] = histeq(___) también devuelve la transformación T que asigna el componente gris de la imagen en escala de grises o el mapa de colores de entrada al componente gris de la imagen en escala de grises o al mapa de colores de salida.

Ejemplos

Mejorar el contraste mediante la ecualización de histogramas

Lea una imagen en el área de trabajo.

I = imread('tire.tif');

Mejore el contraste de una imagen de intensidad mediante la ecualización del histograma.

J = histeq(I);

Muestre la imagen original y la imagen ajustada.

imshowpair(I,J,'montage')
axis off

Muestre un histograma de la imagen original.

figure
imhist(I,64)

Muestre un histograma de la imagen procesada.

figure
imhist(J,64)

Mejorar el contraste de las imágenes volumétricas mediante la ecualización del histograma

Cargue un conjunto de datos 3D.

load mristack

Realice la ecualización del histograma.

enhanced = histeq(mristack);

Muestre el primer corte de datos de la imagen original y de la imagen con contraste.

figure
subplot(1,2,1)
imshow(mristack(:,:,1))
title('Slice of Original Image')
subplot(1,2,2)
imshow(enhanced(:,:,1))
title('Slice of Enhanced Image')

Representar la curva de transformación para la ecualización de histogramas

Este ejemplo muestra cómo representar la curva de transformación para la ecualización de histogramas. histeq puede devolver un vector de 1 por 256 que muestra, para cada posible valor de entrada, el valor de salida resultante. (Los valores de este vector están en el intervalo [0,1], independientemente de la clase de la imagen de entrada). Puede representar estos datos para obtener la curva de transformación.

Lea una imagen en el área de trabajo.

I = imread('pout.tif');

Ajuste el contraste mediante la ecualización de histogramas utilizando la función histeq. Especifique el valor de retorno de la transformación de la escala de grises, T, que es un vector que asigna los niveles de gris de la imagen de intensidad I a los niveles de gris de J.

[J,T] = histeq(I);

Represente la curva de transformación. Observe cómo esta curva refleja los histogramas de la figura anterior, con valores de entrada mayoritariamente entre 0,3 y 0,6, mientras que los valores de salida se distribuyen uniformemente entre 0 y 1.

figure
plot((0:255)/255,T);

Argumentos de entrada

I — Imagen en escala de grises

Arreglo numérico

Imagen en escala de grises, especificada como arreglo numérico de cualquier dimensión.

Tipos de datos: single | double | int16 | uint8 | uint16

hgram — Histograma objetivo

Vector numérico

Histograma objetivo, especificado como vector numérico. El histograma objetivo debe tener bins igualmente espaciados que abarcan valores de intensidad en el rango apropiado. El rango de valores de intensidad depende del tipo de datos de la imagen de entrada.

• single o double — [0, 1].

• uint8 — [0, 255].

• uint16 — [0, 65535].

• int16 — [–32768, 32767].

De forma predeterminada, el número de bins del histograma objetivo es igual a length(hgram).

Por ejemplo:

hgram = 256:-4:4;
J = histeq(I,hgram);

especifica un histograma objetivo con 64 bins como una función no plana linealmente decreciente que enfatiza los valores de los píxeles pequeños.

histeq adapta automáticamente hgram para que sum(hgram) == numel(I). El histograma J se ajusta mejor a hgram si length(hgram) es mucho menor que el número de niveles discretos de I.

Tipos de datos: single | double

n — Número de niveles discretos de gris

64 (predeterminado) | entero positivo

Número de niveles discretos de gris, especificado como entero positivo.

Tipos de datos: single | double

X — Imagen indexada

Arreglo numérico

Imagen indexada, especificada como arreglo numérico de cualquier dimensión. Los valores de X son un índice del mapa de colores map.

Tipos de datos: single | double | uint8 | uint16

map — Mapa de colores

Matriz numérica de c por 3

Mapa de colores asociado a la imagen indexada X, especificado como matriz numérica de c por 3 con valores comprendidos en el intervalo [0, 1]. Cada fila es un triplete RGB que especifica los componentes rojo, verde y azul de un único color del mapa de colores.

Tipos de datos: double

Argumentos de salida

J — Imagen en escala de grises transformada

Arreglo numérico

Imagen en escala de grises transformada, devuelta como arreglo numérico del mismo tamaño y clase que la imagen de entrada, I.

T — Transformación de la escala de grises

Vector numérico

Transformación de la escala de grises, devuelta como vector numérico. La transformación T asigna niveles de gris de la imagen I a niveles de gris de J.

Tipos de datos: double

newcmap — Mapa de colores transformado

Matriz numérica de n por 3

Mapa de colores transformado, especificado como matriz numérica de n por 3 con valores comprendidos en el intervalo [0, 1]. Cada fila es un triplete RGB que especifica los componentes rojo, verde y azul de un único color del mapa de colores.

Tipos de datos: double

Algoritmos

Cuando se suministra un histograma objetivo hgram, histeq elige la transformación de grises T para minimizar

$$\left|c_1(T(k))-c_0(k)\right|,$$

c₀ es el histograma acumulativo de la imagen de entrada I, y c₁ es la suma acumulativa de hgram para todas las intensidades k. Esta minimización está sujeta a estas restricciones:

• T debe ser monótono

• c₁(T(a)) no puede sobrepasar c₀(a) en más de la mitad de la distancia entre los recuentos del histograma en a

histeq usa la transformación b = T(a) para asignar los niveles de gris de X (o el mapa de colores) a sus nuevos valores.

Si no especifica hgram, histeq crea un hgram plano

hgram = ones(1,n)*prod(size(A))/n;

y, después, aplica el algoritmo anterior.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• histeq es compatible con la generación de código C (requiere MATLAB^® Coder™). Tenga en cuenta que, si selecciona la plataforma objetivo genérica MATLAB Host Computer, histeq genera código que utiliza una biblioteca compartida precompilada específica de la plataforma. El uso de una biblioteca compartida mantiene las optimizaciones de rendimiento, pero limita las plataformas objetivo para las que se puede generar código. Para obtener más información, consulte Types of Code Generation Support in Image Processing Toolbox.

• Cuando se genera código, histeq no es compatible con imágenes indexadas.

Generación de código de GPU

Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

Cuando se genera código, histeq no es compatible con imágenes indexadas.

Entorno basado en subprocesos

Ejecute código en segundo plano con MATLAB® backgroundPool o acelere código con Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

Esta función es totalmente compatible con los entornos basados en hilos. Para obtener más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en entornos basados en subprocesos.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Procesamiento de imágenes en una GPU.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

R2022b: Generar código CUDA utilizando GPU Coder

Ahora histeq es compatible con la generación de código optimizado CUDA^® (requiere GPU Coder™).

R2022b: Compatibilidad con entornos basados en hilos

Ahora histeq es compatible con los entornos basados en hilos.

Consulte también

adapthisteq | brighten | imadjust | imhist

Temas

• Técnicas de mejora del contraste
• Ajustar el contraste de una imagen utilizando la ecualización de histogramas
• Ecualización adaptativa de histograma