使用Matlab實現圖像直方圖

Question

我正在試圖實現（我知道有一個實現它的自定義函數）Matlab中的灰度圖像直方圖，到目前為止我已經嘗試過：

function h = histogram_matlab(imageSource)
openImage = rgb2gray(imread(imageSource));
[rows,cols] =  size(openImage);

histogram_values = [0:255];

for i = 1:rows
  for j = 1:cols
    p = openImage(i,j);
    histogram_values(p) = histogram_values(p) + 1;

  end
end
histogram(histogram_values)

但是當我調用該函數時，例如： histogram_matlab('Harris.png')

我得到一些圖形：

這顯然不是我所期望的，x軸應該從0到255，y軸從0到任何最大值都存儲在histogram_values 。

我需要獲得類似imhist提供的東西：

我該如何設置？ 我做得不好嗎？

編輯

我已將我的代碼更改為@rayryeng建議的改進和更正：

function h = histogram_matlab(imageSource)
openImage = rgb2gray(imread(imageSource));
[rows,cols] =  size(openImage);

histogram_values = zeros(256,1)

for i = 1:rows
  for j = 1:cols
    p = double(openImage(i,j)) +1;
    histogram_values(p) = histogram_values(p) + 1;

  end
end
histogram(histogram_values, 0:255)

但直方圖不是預期的：

這里很明顯，y軸上存在一些問題或錯誤，因為它肯定會達到2以上。

Answer 1

在計算直方圖方面，雖然存在輕微誤差，但每個強度的頻率計算是正確的......稍后會有更多。 另外，我個人會避免在這里使用循環。 請參閱本文末尾的小記。

然而，您的代碼有三個問題：

問題＃1 - 直方圖未正確初始化

histogram_values應包含您的直方圖，但您正在通過0:255的向量初始化直方圖。 每個強度值應以0的計數開始 ，因此您實際需要這樣做：

histogram_values = zeros(256,1);

問題＃2 - for循環中的輕微錯誤

您的強度范圍從0到255，但MATLAB開始索引為1.如果您的強度為0，則會出現越界誤差。 因此，正確的做法是獲取p並將其添加為1，以便開始在1開始索引。但是，我需要指出的一個復雜性是，如果你有一個uint8精度圖像，添加1到一個強度為255將簡單地將值飽和到255.它不會達到256 ....所以你也應該謹慎地轉換為double以確保達到256。

因此：

histogram_values = zeros(256,1);
for i = 1:rows
  for j = 1:cols
    p = double(openImage(i,j)) + 1;
    histogram_values(p) = histogram_values(p) + 1;

  end
end

問題＃3 - 沒有正確調用histogram

您應該覆蓋histogram的行為並包括邊。 基本上，這樣做：

histogram(histogram_values, 0:255);

第二個向量指定我們應該在x軸上放置條形的位置。

小記

您可以自己完全實現直方圖計算，而無需任何for循環。 你可以用組合試試這個bsxfun ， permute ， reshape和兩個sum調用：

mat = bsxfun(@eq, permute(0:255, [1 3 2]), im);
h = reshape(sum(sum(mat, 2), 1), 256, 1);

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如果您想更詳細地解釋這段代碼的工作原理，請參閱kkuilla和我之間的對話： http ：//chat.stackoverflow.com/rooms/81987/conversation/explanation-of-computing-an- 圖像直方圖，矢量

但是，它的要點如下。

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第一行代碼創建一個1列的3D矢量，范圍從0到255，通過permute ，然后使用帶有eq （等於）函數的bsxfun ，我們使用廣播，這樣我們得到一個3D矩陣，其中每個切片的大小相同作為灰度圖像，給我們的位置等於感興趣的強度。 具體來說，第一個切片告訴你元素在哪里等於0，第二個切片告訴你哪個元素等於1，直到最后一個切片告訴你元素等於255的位置。

對於第二行代碼，一旦我們計算了這個3D矩陣，我們計算兩個總和 - 首先獨立地對每一行求和，然后對該中間結果的每一列求和。 然后我們得到每個切片的總和，它告訴我們每個強度有多少個值。 因此，這是一個3D矢量，因此我們將其reshape為單個1D矢量以完成計算。

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為了顯示直方圖，我會使用帶有histc標志的bar 。 如果我們使用cameraman.tif圖像，這是一個可重現的例子：

%// Read in grayscale image
openImage = imread('cameraman.tif');
[rows,cols] = size(openImage); 

%// Your code corrected
histogram_values = zeros(256,1);
for i = 1:rows
  for j = 1:cols
    p = double(openImage(i,j)) + 1;
    histogram_values(p) = histogram_values(p) + 1;    
  end
end

%// Show histogram
bar(0:255, histogram_values, 'histc');

我們得到這個：

Answer 2

您的代碼看起來正確。 問題在於調用直方圖。 您需要在直方圖調用中提供二進制數，否則將自動計算它們。

嘗試這個簡單的修改，調用詞干來獲得正確的情節，而不是依靠直方圖

function h = histogram_matlab(imageSource)
openImage = rgb2gray(imread(imageSource));
[rows,cols] =  size(openImage);

histogram_values = [0:255];

for i = 1:rows
  for j = 1:cols
    p = openImage(i,j);
    histogram_values(p) = histogram_values(p) + 1;

  end
end
stem(histogram_values); axis tight;

編輯：經過一些代碼檢查后，你有0/1的錯誤。 如果您的像素值為零，則histogram_value(p)將為您提供索引錯誤

試試這個。 這個簡單的案例不需要矢量化：

function hv = histogram_matlab_vec(I)

  assert(isa(I,'uint8')); % for now we assume uint8 with range [0, 255]

  hv = zeros(1,256);
  for i = 1 : numel(I)
    p = I(i);
    hv(p + 1) = hv(p + 1) + 1;
  end

  stem(hv); axis tight;
end