图像直方图均衡化算法matlab代码音调映射库 现实世界中的场景通常具有很大的动态范围（最亮与最暗强度之比），可以跨越几个数量级。 这样的高动态范围（HDR）图像无法在常规显示器上直接复制。 为了获得更自然的外观，必须将强度范围压缩到显示器的低动态范围，同时大致保持图像的外观。 此过程称为色调映射或动态范围压缩。 在MATLAB中已考虑并实现了许多有助于色调映射的算法。 用户可以根据速度，详细信息等的要求自由选择其中任何一个 线性和对数缩放 将HDR图像加载到程序中，并通过线性重新缩放像素值使其形象化。 可以完成线性重新缩放的不同范围，而不仅仅是0-255 请注意，HDR图像包含线性强度值，而低动态范围图像则被非线性量化，因此请使用伽玛校正来获得合理的图像。 创建了两种Gamma函数： 未缩放：应用该功能时不将输入图像缩放到0-1 缩放：缩放后应用函数，然后将线性重新缩放应用到0-255或max（0，minOrig）-min（255，maxOrig） 作为基线色调映射算法，在对数亮度域中执行重新缩放。 也就是说，计算亮度L = 0.299R + 0.587G + 0.114B并取其对数

C#编程 生成图像的直方图 包括折线图和柱状图

这里总结做了一个比较简单的一个直方图均衡化的程序。根据直方图的灰度值的不同可以看出明显的画面灰度对比，通过改变均衡化值的范围，可以很清楚的知道某个范围下的直方图灰度值图像。

c# 灰度直方图

直方图均衡化代码。

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度，提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中，点云数据获取时受扫描仪分辨率影响，点云局部或整体密度偏小，两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点，以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响，引入迭代插值方法，增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系，使用随机采样一致算法去除错误对应关系，对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵，再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明，改进的配准方法简

图像的直方图均衡算法的代码，对于学习图像直方图有帮助

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

主要为hog 方向梯度直方图函数的实现，输入图像，输出特征，为简化版代码，基本按照步骤实现了hog特征的提取，为python实现，感谢您的学习。

将函数cvvHist1D改写成用折线方式绘制直方图。方法是将线段方式中每条线段的上端点连接起来。