matlab直方图histogram（matlab直方图归一化）

大家好，今天来为大家分享matlab直方图归一化的一些知识点，和matlab直方图histogram的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

如何利用matlab绘制直方图?

在matlab中绘制直方图的命令是bar，虽然命令简单，但是可以有各种用法。启动matlab，在命令行窗口中输入以下命令。这是bar命令最简单的用法。将命令改为bar（y，0.3）后。

hist是直接绘制直方图，我们首先给出一个随机数组： aa=randn(1000，1)； hist(aa)； %当然可以设定直方图内条形的数量： hist(aa，20)； 横坐标为数值的分布情况，纵坐标为在横坐标范围内的数据量。

最后，在图上添加一个标题“直方图”以说明所作的图的含义。使用标准作图函数title即可。 程序如下： title(直方图)； 运行后在图上添加了标题，如下图所示。

打开MATLAB需要处理的图像，然后再下面写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。然后接下来就可以看到图像均衡化的 。

matlab中直方图的绘制方法：核心函数 imhist()使用imhist()直接绘制直方图。

如何用Matlab实现直方图规定化

1、然后在用直方图规定化，将另一张图像的直方图尽量向第一幅图像靠拢 然后再进行图像匹配成功率就更高了。

2、双击matlab 图标，打开matlab ，可以看到matlab 的界面。使用直接输入法创建一个数组v ：v=[21，17，18，13，15，30，19，12，23，24，25，26，29]； 该数组用来表示直方图的统计数据。

3、J = histeq(I，hgram) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为[0，1]。

4、如果输入如下命令： h = histfit(aa)； h即代表了那条曲线，可以打开h对曲线进行修改。当然，histfit也可以指定直方图内条形的数量，默认的数量是根据数组的平方根确定。

matlab将三维直方图转为密度图

1、用matlab绘制三维直方图可以bar3（）函数。其基本使用格式为 bar3(Y) 。

2、我觉得楼主的问题中“概率密度分布”是指图像的灰度值得分布，所以应该用直方图统计函数 hist。增加的稀疏我觉得取决于图像的内容，另外可以调整imhist的统计频率的间隔。

3、双击matlab 图标，打开matlab ，可以看到matlab 的界面。使用直接输入法创建一个数组v ：v=[21，17，18，13，15，30，19，12，23，24，25，26，29]； 该数组用来表示直方图的统计数据。

4、用view函数来实现三维图的二维展示。例如：figure；mesh(fnew，tnew，abs(TF))；title(STFT)；xlabel(时间)；ylabel(频率)；view([1，0，0]) %频率轴 此时就画出了原来y轴与z轴之间的二维图像了。

matlab全局直方图均衡化和局部直方图均衡化的优缺点

这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度；变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。

因为直方图均衡化处理之后，原来比较少像素的灰度会被分配到别的灰度去，像素相对集中， 处理后灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，所以能有效增强图像。

可以看到，直方图均衡化后的图像看起来比原来的图像更加清晰。

图修正原图象。图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由 于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。

（2）图像直方图的均衡化 又称直方图平坦化，实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像象元值，使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。

matlab如何画直方图

1、h（10）=h（11）=h（12）=h（13）=h（14）=h（15）=0/16。然后以灰度级i为横轴，出现频率h（i）为纵轴即可绘制出图像对应的直方图。

2、打开MATLAB需要处理的图像，然后再下面写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。然后接下来就可以看到图像均衡化的 。

3、整体拟合操作步骤如下：数据准备：需要准备好需要分析的数据，这是通过MATLAB内置的数据导入 或者直接在MATLAB中生成数据。直方图绘制：使用MATLAB的histogram函数来绘制直方图。

Matlab中怎么在自己算得的直方图中加一条密度曲线

Matlab中直接对应的高斯随机数产生器为randn（）。具体步骤如下：用randn（）来产生一组随机序列。产生直方图用数学公式来产生高斯概率分布pdf将2和3的结果做图显示。

计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi，f)就可以绘制出概率密度曲线。

hist画完直方图之后，hold on，画直线：x=normrnd(10，0.1，1，1000)； %生成1000个随机数 hist(x，50)；%直方图 hold on；plot([10，10]，[0，70]，r)； %画直线。

histfit(x，n)可直接给出直方图的拟合曲线，n是直方图的的区间数，x是你的数据。

不然概率密度曲线纵坐标太小就会画成一道直线。

概率密度曲线指的是，随机变量x取不同值时所对应的概率大小曲线。你不是得到了直方图了嘛。。横轴就是你的随机变量x的不同的值，纵轴就是不同值所对应的概率。

文章到此结束，如果本次分享的matlab直方图归一化和matlab直方图histogram的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！