直方图（Histogram）是数据可视化中最基础的图表之一，用于直观展示连续数据的分布特征。在MATLAB中，直方图不仅支持快速生成，还具备强大的数学运算和高度可定制的视觉效果，能够满足科研、工程和商业分析的多样化需求。
一、直方图的核心概念与数学原理
1.
直方图的结构与定义
直方图通过等宽区间（Bin）将数据划分为若干子集，统计每个区间内的观测频数（或频率），形成一系列相邻的矩形条。其核心参数包括：
-
区间数（Number of Bins）
：决定直方图的分辨率和统计误差。
-
区间宽度（Bin Width）
：与区间数互相关联，直接影响分布形态的表达。
-
归一化方式
：可选择显示频数（Count）或概率密度（Probability）。
2.
数学模型
3.
与相关图表的对比
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图表类型
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优点
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缺点
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直方图
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直观展示数据分布、易于实现
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依赖区间划分、掩盖细节信息
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核密度估计图（KDE）
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无参数依赖、显示平滑分布
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对小样本敏感，存在过拟合风险
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条形图
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适合离散数据对比
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难以展示连续变量分布
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二、MATLAB基础直方图绘制
1.
使用
histogram
函数
(1) 基础语法
data = randn(1000,1); % 生成正态分布数据
figure;
histogram(data);
title('基础直方图（默认参数）');
xlabel('数值');
ylabel('频数');
grid on;
histogram(data, ...
'NumBins', 20, ... % 设置区间数
'FaceColor', [0.2 0.6 0.9], ... % 填充颜色
'EdgeColor', 'black', ... % 边线颜色
'FaceAlpha', 0.7, ... % 透明度
'BinWidth', 0.5 ... % 指定区间宽度（与NumBins互斥）
histogram(data, ...
'NumBins', 20, ... % 设置区间数
'FaceColor', [0.2 0.6 0.9], ... % 填充颜色
'EdgeColor', 'black', ... % 边线颜色
'FaceAlpha', 0.7, ... % 透明度
'BinWidth', 0.5 ... % 指定区间宽度（与NumBins互斥）
% 转换为概率密度（总面积=1）
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
% 叠加理论正态分布曲线
x = linspace(min(data), max(data), 100);
mu = mean(data);
sigma = std(data);
pdf_normal = normpdf(x, mu, sigma);
plot(x, pdf_normal, 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('直方图', '理论正态分布');
hold on;
histogram(data1, 'BinWidth', 0.5, 'FaceAlpha', 0.5, 'FaceColor', 'b');
histogram(data2, 'BinWidth', 0.5, 'FaceAlpha', 0.5, 'FaceColor', 'r');
histogram(data3, 'BinWidth', 0.5, 'FaceAlpha', 0.5, 'FaceColor', 'g');
xlabel('数值');
ylabel('频数');
legend('正态分布', '均匀分布', 't分布');
title('多分布重叠直方图');
hold off;
histogram(data, 'Normalization', 'cdf'); % 累积分布函数模式
hold on;
plot(x, normcdf(x, mu, sigma), 'r-', 'LineWidth', 2); % 叠加理论CDF
title('累积分布直方图对比');
legend('经验CDF', '理论正态CDF');
subplot(2,3,i);
histogram(data, 'BinMethod', methods{i});
title(['BinMethod = ', methods{i}]);
MATLAB
图像去雾算法
解析
：结合
全
局与局部
直方图
算法及Retinex算法的优化实践,自用
MATLAB
代码，图像去雾算法，
全
局
直方图
算法，局部
直方图
算法，Retinex算法图像去雾
,核心关键词：
直方图
规定化
直方图
均衡化的优点是能自动增强整个图像的对比度,但它的具体增强效果不易控制,处理的结果总是得到
全
局的均衡化的
直方图
.实际工作中,有时需要变换
直方图
使之成为某个特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,这时可采用比较灵活的
直方图
规定化方法.
直方图
规定化增强处理的步骤如下:
令Pr（r）和Pz（z）分别为原始图像和期望图像的灰度概率密度函数。如果对原始图像和期望图像均作直...
