自己编的matlab代码，感觉不错和大家分享一下。

规定化直方图 规定灰度为[zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1] 均衡化直方图

利用Matlab编程，用自己的思路编写的直方图规定化代码，以及对图像的Canny边缘提取代码，作为数字图像处理课程的作业。运行时请自己找一张图片并更改代码中读取图片的位置。

python实现直方图规定化（内附详细代码）

这是图像处理课程的作业，不使用MATLAB自带的函数，而是自己用算法实现直方图均衡化和规定化的源代码。

直方图规定化，实现对图像的增强效果的VC++代码。非常有用。

自己编的数字图像直方图均衡化及规定化matlab程序，仅支持256灰度级图像处理，代码运行过没有问题。程序原理比较简单，应该好弄懂，适合和我一样的入门新手。

c#编写的小envi，包括计算均值，方差，相关系数，协方差，累计/联合/灰度直方图，极差纹理。共生矩阵，对比度，K-T变换，RGB显示，HIS变换，波段运算，K-均值分类，最大似然分类，OIF计算，图像拉伸均衡化/规定化

利用高斯函数实现直方图规定化，小程序，图像处理课程小作业。自用

霾天气条件下获得的图像受到了严重的退化，具有对比度下降、景物不清晰、颜色变得暗淡等特点，这大大降低了图像的应用价值。即使在晴朗的天气条件下拍摄的照片，由于大气的散射的作用，照片的清晰度同样受到影响。这是因为空气中存在的灰尘、雾和烟等，这些因素导致物体表面颜色变淡和整幅图像的对比度降低。这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影响。因此许多领域都要用到去雾算法，比如目标识别、遥感等。因而有雾图像特征清晰化的研究具有非常重要的意义。 本文利用图像处理的方法对雾霾图像进行增强处理，主要采用直方图规定化的方式减少雾霾对图像的影响，提高图像的清晰度和质量。实验部分，采用直方图规定化和直方图均衡化的方式相对比，以此来体现直方图规定化的优势。实验结果表明，直方图规定化能够有效的部分去出雾霾图像中的雾，从而实现图像的增强效果。