histogram - 画像内の各領域のヒストグラム均等化

Question

ここで助けが必要.. matlab を使用してこのアプリケーションを作成する方法.. 適応コントラスト強調を使用した画像強調.. これは、私が従う提案された方法です..

ここで提案する方法では、制御されたローカライズされた方法で HE を使用して、暗い画像の細部を引き伸ばし、明るい画像の全体的なコントラストを改善します。これは、各フレームで生成される局所的な適応効果のため、適応コントラスト強化 (ACE) と呼ばれます。提案されたアルゴリズムは、輝度レベルのヒストグラムを 3 つの領域 (暗い、中間、明るい) に分割することから始めます。これらの領域は同じサイズでした。次に、これら 3 つの領域のそれぞれが、HE を使用して個別に処理されます。

私はまだ各地域にヒストグラムの均等化を使用する解決策を得ていません..私は通常のヒストグラムの均等化のためのコードを手に入れました...これは私のコードです..

K = handles.GRAY;

numofpixels=size(K,1)*size(K,2);

L=uint8(zeros(size(K,1),size(K,2)));
freq=zeros(256,1);
probf=zeros(256,1);
probc=zeros(256,1);
cum=zeros(256,1);
output=zeros(256,1);

%freq counts the occurrence of each pixel value.

%The probability of each occurrence is calculated by probf.

for i=1:size(K,1)
    for j=1:size(K,2)
        value=K(i,j);
        freq(value+1)=freq(value+1)+1;
        probf(value+1)=freq(value+1)/numofpixels;
    end
end

sum=0;
no_bins=255;

%The cumulative distribution probability is calculated. 

for i=1:size(probf)
   sum=sum+freq(i);
   cum(i)=sum;
   probc(i)=cum(i)/numofpixels;
   output(i)=round(probc(i)*no_bins);
end

for i=1:size(K,1)
    for j=1:size(K,2)  
      L(i,j)=output(K(i,j)+1);     
    end
end

axes(handles.axes3);
imshow(L);

axes(handles.axes4);
imhist(L);