matlab直方图均衡化源代码，通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

基于局部对比度增强的CLAHE算法 --直方图增强

基于matlab的直方图均衡化的彩色图像增强程序，通过matlab仿真，比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显增强

直方图均衡化，包括动态直方图均衡化，全局直方图均衡化，局部直方图均衡化，以及绘制图像的直方图的matlab源码 其中动态直方图均衡化用A dynamic histogram equalization for image contrast enhancement 只取x=0情况，有详细注释 图像逆滤波，散焦以及运动模糊的处理，可以参考一下

利用matlab编写的直方图均衡化和直方图匹配的函数

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。

直方图均衡、非锐化滤波、巴特沃兹高通、巴特沃兹低通、幅度谱相位谱重现、中值或均衡滤波、图像复原、彩色图像处理

matlab直方图隐藏信息代码hctsa ，一个高度比较的时间序列分析代码存储库 hctsa是一个用于运行高度比较时间序列分析的软件包，使用（完全支持R2014b或更高版本；用于python cf.）。 该软件提供了一个代码框架，可从时间序列（或时间序列数据集）中提取成千上万的时间序列分析功能，以及用于对数据进行规范化和聚类，生成数据的低维表示的工具，识别不同时间序列类别之间的区分特征，使用大量时间序列特征集学习多元分类模型，找到与感兴趣时间序列最接近的匹配项，以及一系列其他可视化和分析功能。 所有这些类型的分析都在我们的随附资料中进行了描述。 提供了有关hctsa的全面文档，可以在线阅读或以pdf，epub或mobi格式下载。 任何反馈是非常有帮助的（），并且具体地，涉及该代码的任何改进将是非常在或形式理解。 下载资料库 对于不熟悉git的用户，只需单击“下载.zip”按钮即可下载存储库的当前版本。 建议将存储库与git一起使用。 为此，请使用以下代码将其克隆到本地计算机，然后将其设置为与主存储库保持同步： git remote add upstream git://github.c

用matlab实现直方图均衡化、平滑滤波、均值滤波（并非是自带函数），适合初学者，有同matlab自带函数的对比效果图。（经测试，能运行）

使用matlab处理图像，直方图均衡化处理