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圖像灰度直方圖一階矩反應什么
應該不行。直方圖只是類似于一個統(tǒng)計圖，不包含像素位置信息。峰部表示整體圖像的亮暗程度。直方圖反映如下信息：平均值：顯示的是像素的平均亮度值（0到255之間的平均亮度），通過平均值可以判斷圖像的色調(diào)類型。
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灰度直方圖性質(zhì)：1）表征了圖像的一維信息。只反映圖像中像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)）而未反映像素所在位置。2）與圖像之間的關系是多對一的映射關系。
灰度直方圖是關于灰度級分布的函數(shù)，是對圖像中灰度級分布的統(tǒng)計。灰度直方圖是將數(shù)字圖像中的所有像素，按照灰度值的大小，統(tǒng)計其出現(xiàn)的頻率。
可選擇顯示部分的顏色（即感興趣區(qū)域的顏色），5處確定的是顯示部分是否填充（fill：代表區(qū)域內(nèi)填充，margin：代表區(qū)域輪廓）。當選出感興趣區(qū)域后可點擊3處插入代碼即可生成閾值分割函數(shù)。
圖像直方圖是反映一副圖像中灰度級與其出現(xiàn)概率之間的關系的圖像，由于其計算代價較小，且具有圖像平移、旋轉、縮放不變性等眾多優(yōu)點，廣泛地應用于圖像處理的各個領域。
首先有一張灰度圖，比如是10乘以10的，那么這100個像素點都會有一個灰度值，一般是0-255，那么對每一個灰度值做頻率統(tǒng)計，就是掃描這100個像素點，看灰度值為0的有多少個，為1的有多少個。。以此類推。
寫一段代碼畫出一個圖像的灰度直方圖(不能用MATLAB自帶的imhist函數(shù)...
1、先求出給定圖片的直方圖。直方圖均衡化處理的公式，其中，v和u分別代表圖像的高和寬。為此，寫出代碼是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。均衡化的圖片如下。
2、打開MATLAB需要處理的圖像，然后再下面寫出代碼是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。然后接下來就可以看到圖像均衡化的圖片。
3、確保你的圖像是二維灰度圖像，灰度直方圖圖像就為uint8型就可以。
4、5) y進行個數(shù)統(tǒng)計（5個區(qū)間）結果： M = 2 2 8 4 4 n = hist(Y， nbins)nbins是一個范圍，使用nbins間隔數(shù)。顯示圖像的直方圖，imhist，其統(tǒng)計的是圖像灰度值出現(xiàn)的次數(shù)，圖像灰度值范圍0-255。
5、理，直接顯示直方圖，這樣它統(tǒng)計的就是灰度值的出現(xiàn)次數(shù)。
6、imhist是MATLAB圖像處理模塊中的一個函數(shù)，用以提取圖像中的直方圖信息。在matlab 的命令窗口中鍵入doc imhist或help imhist即可獲得該函數(shù)的幫助信息。該函數(shù)用于獲取圖像數(shù)據(jù)直方圖。
數(shù)字圖像處理JAVA實現(xiàn)
本書首先通過一個簡單JAVA圖像處理程序勾勒出用JAVA來實現(xiàn)圖像處理的基本步驟，介紹JAVA在操作圖像方面的幾個重要的API類如ImageIO，BufferedImageOP等，并對圖像文件的保存與讀寫做較為深入細致的講解。
網(wǎng)頁上的動畫、特效等都涉及到圖像處理的算法啊，有專門的一本書：數(shù)字圖像處理：Java語言算法描述（世界著名計算機教材精選），國內(nèi)的有：數(shù)字圖像處理——JAVA編程與實驗。
TYPE_BYTE_BINARY或TYPE_BYTE_INDEXED。它返回默認RGB顏色模型（TYPE_INT_ARGB）和默認sRGB色彩空間中的整數(shù)像素。Java是一種高級編程語言被廣泛使用在現(xiàn)代世界。 它可以支持和處理的數(shù)字圖像處理有效地使用各種功能。
processing工具箱，入門較快，能對你的算法進行快速仿真，呈現(xiàn)。但是matlab只能做研究用，實際工程中最終都要轉為c或vc。
Delphi。這個我不太熟，據(jù)說搞圖像處理挺厲害。現(xiàn)在用的好像不多。要說單純的圖像處理，不涉及圖像采集的話，非Matlab莫屬。它太強大了。Matlab做圖像采集挺不太好實現(xiàn)。
名稱欄目：灰度直方圖java代碼 灰度直方圖編程
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