matlab灰度变换rgb2gray与直方图均衡化histeq

     彩色图像是RGB，直接用rgb2gray。MATLAB 并没有自带gray2rgb.

     灰度图像 是个 N x M 矩阵。 N 和 M 为坐标，存储的数值是灰度深浅强度。RGB 为 N x M x 3 的矩阵。N 和 M 为坐标，附带的 3 是 [红，绿，蓝] 三色，数值各取 0-1.0 之间。转换上，如果灰度图像为 1024 x 768 大小，则要建立一个 1024 x 768 x 3 的矩阵。再在每一像素上添上颜色。例如，rgb_image(2, 4, :)= [0 1 1] %(坐标（2，4）=浅蓝色）。

　　rgb2gray原理：以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线）。matlab做法也是如此：rgb2gray converts RGB values to grayscale values by forming a weighted sum of the R, G, and B components:

　　0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B

clc;
 
　　clear;
 
　　close all;
 
　　img=imread('41.jpg');
 
　　j=rgb2gray(img);
 
　　subplot(2,2,1);imshow(j);
 
　　subplot(2,2,3);imhist(histeq(j));
 
　　subplot(2,2,2);imhist(j);figure

结果：

　　直方图均衡化histeq：可以增强图像的对比度

　　

　　低对比度的图像，给人的感觉是灰蒙蒙的，其直方图分布（概率密度），通常比较集中，高对比度的直方图，亮度分布在整个区域较为平均。如下图：

　　

　　其他资料：

　　http://blog.chinaaet.com/detail/32550