本文详细介绍了在FPGA上实现图像对比度调节的直方图均衡化方法。主要内容包括：1）任务目标是通过直方图均衡化调节图像对比度；2）详细阐述了直方图均衡化的四个步骤：原始直方图计算、归一化直方图、累积分布函数计算和灰度值映射；3）提供了完整的Verilog代码实现，包括RGB转YUV模块、直方图统计模块、均衡化模块和顶层模块；4）介绍了仿真测试方法，包含测试激励文件和视频源模块；5）展示了均衡化前后的实验效果对比。该方案采用硬件描述语言实现，适合FPGA平台上的实时图像处理应用。 FPGA平台上图像处理技术的核心在于利用硬件描述语言实现复杂的计算任务，以达到实时处理的效果。在本文中，重点介绍了直方图均衡化技术在FPGA上的应用，这是一种能够改善图像对比度的有效技术。 直方图均衡化包含四个关键步骤。原始直方图计算是基础，它统计图像中各个灰度级别的像素数，形成直方图数据。随后，归一化直方图环节则通过将原始直方图按比例缩放，使直方图的面积适应于新的灰度范围。紧接着，累积分布函数（CDF）的计算环节是算法的核心，它累积直方图数据，形成一个单调递增函数，此函数用于指导像素值映射。最终，灰度值映射阶段将原始图像的像素值转换为新值，基于CDF函数，这样便完成了从原始直方图到均衡化直方图的转换。 为了在FPGA上实现这一系列复杂操作，文章提供了一套完整的Verilog代码实现。其中，RGB转YUV模块负责将常用的RGB色彩空间转换为更适合处理的YUV色彩空间。直方图统计模块根据原始图像数据计算出直方图。均衡化模块则包含了归一化和CDF计算的关键算法，最终输出均衡化后的直方图数据。顶层模块将所有子模块连接起来，以实现最终的图像处理功能。 在实际应用中，为了验证算法的有效性，需要进行仿真测试。测试方法包括设计测试激励文件和视频源模块，以提供测试图像数据。测试结果的验证需要展示均衡化前后的图像效果对比，从而直观展现算法提升对比度的效果。 该FPGA实现方法的优势在于其实时性，由于FPGA的并行处理能力，直方图均衡化算法能够以接近实时的速度运行，非常适合对处理速度有严格要求的应用场景。此外，该方法通过硬件描述语言实现，具有良好的可移植性和可扩展性，便于在不同的FPGA平台上部署。 由于FPGA在实时性和并行性方面的优势，越来越多的图像处理任务开始在这一平台上实现。直方图均衡化作为一种基本的图像增强技术，在不同的应用中扮演着重要角色。无论是在医疗成像、卫星遥感还是数字摄影等领域，通过FPGA实现的图像处理方法都为图像质量的提升开辟了新的可能性。

基于 FPGA的实时图像直方图均衡增强设计

图像直方图均衡化算法matlab代码 DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m is the MATLAB implementation of my Masters thesis titled "Contrast enhancement with the noise removal by a discriminative filtering process", Concordia University, Montreal, Canada, 2012. In this thesis, a novel approach of low-pass filtering is developed based on multiple stages of median filtering and threshold based image clustering. The input of the filtering algorithm is a low contrast image which is first enhanced by a variant

【图像处理】 GUI图像直方图+滤波+小波变换+分割处理系统【含Matlab源码 608期】.zip

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

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

将图像读入matlab，使用相关函数对图片进行直方图均衡化处理，然后显示处理后的图片和直方图。直方图均衡化可以使图像更加清晰。

如何在不使用 imhist() 函数的情况下绘制图像的直方图。

MATLAB图像直方图及均衡化处理报告

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