资源包含文件：设计报告word+源码 对上述低照度图像进行灰度化，计算并显示以上低照度图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图； 对以上低照度图像分别进行直方图均衡化和同态滤波操作，并对两种算法的最终结果进行对比； 利用Matlab进行编程，核心算法需独立实现，代码注释不少于40%； 计算并显示灰度直方图my_imhist 实现步骤： 调用MATLAB库函数rgb2gray将图像灰度化 调用自己实现的my_imhist统计每种灰度值出现的次数，并返回概率质量函数 调用MATLAB的库函数bar进行绘制 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124670113

我课程设计认真做的，包括算法实现和实验步骤，很有用~~

opencv直方图均衡化程序，对学习opencv编程的会有所帮助

灰度直方图，利用matlab实现图像的直方图均衡化

vc6.0 基于opencv的直方图均衡化

opencv实现直方图均衡化，内附详细注释，代码清晰简洁明了

用matlab-实现基于直方图均衡化的彩色图像增强.doc

直方图均衡化程序设计

为了解决复杂光照环境下斑马线识别的困难，提高基于视觉的交通标志识别系统的识别效率，文中设计了一种不均匀光照下斑马线的识别与处理方法。首先将原图转化为灰度图，可以消除不同光照颜色的影响和减少数据量；然后对灰度图做直方图均衡化，可以消除不均匀光照的影响；再将其转化为二值图像，可以再次减少数据量并突出斑马线的特征。对二值图像做腐蚀处理可以消除噪声，然后再做膨胀处理，可以填补斑马线的空隙。使用Canny算子提取斑马线的边缘，然后将边缘图像转换到Hough域，即可获得图像中的直线信息。根据这些直线信息就可以计算出图像中是否有斑马线。实验结果表明，文中设计的方法对在不均匀光照条件下的斑马线的识别率达到96.25%，有较高的识别率和识别效率。

直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）