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  • 利用matlab增强图像对比度

    热门讨论 2014-03-31 15:03:59
    利用matlab增强图像对比度
  • matlab实现图像对比度增强算法

    热门讨论 2008-11-18 18:24:38
    matlab实现图像对比度增强算法的源代码,很实用。
  • 采用有效的对比度增强技术被认为是改善模糊图像整体视觉表现的必要步骤。 这项工作利用一种简单快速的技术,通过将该技术直接应用于整个图像并根据其在空间域中的大小对其进行归一化,来提高不同类型图像的亮度和...
  • matlab开发-用于增强图像对比度的不清晰度屏蔽滤波器的自适应比例调整设计。图像对比度增强非锐化掩模滤波器的自适应尺度调整设计
  • 通过直方图均衡技术(RMSHE、ClaHE 等)增强图像对比度
  • matlab开发-彩色图像对比度增强。这个程序演示了色彩空间中对比度增强的概念。
  • matlab开发-图像对比度增强,使用最大亮度强度的灰度质量。最大强度覆盖直方图均衡增强图像对比度
  • matlab开发-BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching的图像对比度增强。基于动态拉伸的图像对比度增强亮度保持
  • MATLAB实现彩色图像对比度增强

    千次阅读 2021-01-12 12:05:15
    对彩色图像进行增强、主要增强两方面,一方面是图像的亮度,另一方面就是图像对比度。 参考链接:https://www.jianshu.com/p/5a8d12d6c649 基于修改直方图的方法: 将RGB格式的图像转为HSV或者HSI格式,对于亮度...

    对彩色图像进行增强、主要增强两方面,一方面是图像的亮度,另一方面就是图像的对比度。
    参考链接:https://www.jianshu.com/p/5a8d12d6c649
    基于修改直方图的方法:

    • 将RGB格式的图像转为HSV或者HSI格式,对于亮度值进行修改。主要是对V值直方图进行均衡化。
    clear all;
    
    close all;
    
    RGB=imread('test.jpeg');
    
    HSV=rgb2hsv(RGB);
    
    H=HSV(:,:,1);
    
    S=HSV(:,:,2);
    
    V=HSV(:,:,3);
    
    figure;
    
    subplot(1,3,1),imhist(H);
    
    subplot(1,3,2),imhist(S);
    
    subplot(1,3,3),imhist(V);
    
    V=histeq(V);
    
    figure,imhist(V);
    
    HSV(:,:,1)=H;
    
    HSV(:,:,2)=S;
    
    HSV(:,:,3)=V;
    
    RGB_1=hsv2rgb(HSV);
    
    figure;
    
    subplot(1,2,1),imshow(RGB);
    
    subplot(1,2,2),imshow(RGB_1);
    
    作者:amazingu
    链接:https://www.jianshu.com/p/5a8d12d6c649
    来源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
    

    补充:
    以下三个函数特别适用于对比度增强:imadjust、histeq 和 adapthisteq。

    1. imadjust 将输入强度图像的值映射到新值,以对输入数据中强度最低和最高的 1%(默认值)数据进行饱和处理,从而提高图像的对比度。
    2. histeq执行直方图均衡化。它变换强度图像中的值,以使输出图像的直方图近似匹配指定的直方图(默认情况下为均匀分布),从而增强图像的对比度。
    3. adapthisteq 执行对比度受限的自适应直方图均衡化。与 histeq不同,它对小数据区域(图块)而不是整个图像执行运算。它会增强每个图块的对比度,使得每个输出区域的直方图近似匹配指定的直方图(默认情况下为均匀分布)。可以限制对比度增强,以避免放大图像中可能存在的噪声。
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    ISP Matlab 图像对比度增强——LCC算法学习

    LCC算法全名local color correction,用于增强图像的对比度,英文全文在IPOL可以下载。

    算法设计思路

    • 计算输入图像的mask image
    • 将输入与mask image进行计算,完成2幅图像的组合

    Matlab实现

    下面给出Matlab实现的主体部分,比较简单。

    %% 算法参数配置
    Rad = 2;
    sigma = 2;
    filter_kernel1 = fspecial('gaussian',2*Rad+1 , sigma);
    pix_width = 8;
    pix_max = 2^pix_width;
    pix_mid = 2^(pix_width-1);
    
    %% 算法主体
    mask_img = (img_in(:,:,1) + img_in(:,:,2) + img_in(:,:,3))./3;
    mask_img = pix_max - mask_img;
    gaus_out = imfilter(mask_img(:,:,:),filter_kernel1,'symmetric');
    img_out = zeros(m, n, d);
    
    test = (2.^((pix_mid-gaus_out(:,:,:))./pix_mid));
    
    for ch =1:1:3
        img_out(:,:,ch) = pix_max.*(img_in(:,:,ch)./pix_max).^(2.^((pix_mid-gaus_out(:,:,:))./pix_mid));
    end
    
    

    测试

    采用莫里斯大教堂作为测试输入,分别选择了一副稍亮和一副偏暗的图像送入算法进行处理,在输入图像动态范围较宽时,测试算法自身的适应型能力。

    • 测试用例1
      在这里插入图片描述
    • 测试用例2
      在这里插入图片描述
      针对2幅场景, 该算法均对图像有一定的改善,实际针对视频场景需要评估。
    展开全文
  • 图像增强的方法分类:1 从处理...邻域方法,即空域滤波),频域方法4 从处理目的分类:图像锐化,平滑去噪,灰度调整(对比度增强)二 图像增强的方法之对比度增强1 灰度变换法线性变换(已实现)对数变换(已实...

    一 图像增强的方法分类:

    1 从处理对象分类:灰度图像,(伪)彩色图像
    2 从处理策略分类:全局处理,局部处理(ROI ROI,Region of Interest Interest)
    3 从处理方法分类:空间域(点域运算,即灰度变换;邻域方法,即空域滤波),频域方法
    4 从处理目的分类:图像锐化,平滑去噪,灰度调整(对比度增强)


    二 图像增强的方法之对比度增强

    1 灰度变换法

    线性变换(已实现)
    对数变换(已实现)
    指数变换(已实现)

    2 直方图调整法
    直方图均衡化(已实现)  Histogram Equalization.

    直方图匹配(未实现)


    Fr: https://blog.csdn.net/liuxiangxxl/article/details/78657244


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  • 此功能允许设置全局图像强度阈值,从而导致对比度增强(按颜色量化的价格)。 这是一种原始的图像判别方式元素基于它们的颜色 - 增加一些,减少其他,根据它们与阈值的关系。 该贡献还包括一个包含此功能的小型 GUI...
  • 点运算又称为对比度增强对比度拉伸或灰度变换,是一种通过图像中的每一个像素值进行运算的图像处理方式。。它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅有对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果...

    点运算又称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换,是一种通过图像中的每一个像素值进行运算的图像处理方式。。它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅有对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系。其运算的数学关系式如下:

    其中,A(x,y)表示原图像,B(x,y)表示经过点运算处理后的图像,f表示点运算的关系函数。按照灰度变换的数学关系,点运算可以分为线性灰度变换、分段线性灰度变换和非线性灰度变换3种。接下来我们分别举例实现。

    1. 线性灰度变换

    假定原图像A(x,y)的灰度变换范围为[a,b],处理后的图像B(x,y)的灰度变换范围为[c,d],线性灰度变换运算的数学表达式为:

    在MATLAB图像处理工具箱中提供了一个灰度线性变换函数imadjust()

    close all;clear all;clc;
    %通过函数imadjust()对图像进行线性灰度变换
    gamma=0.5;  %设定调整线性度取值
    I=imread('F:/pao1.jpg');
    R=I;  %将图像数据赋值给R
    R(:,:,2)=0;  %将原图像变成单色图像,保留红色
    R(:,:,3)=0;
    R1=imadjust(R,[0.5 0.8],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整R的灰度,结果返回R1
    G=I;
    G(:,:,1)=0;  %将原图像变成单色图像,保留绿色
    G(:,:,3)=0;
    G1=imadjust(G,[0 0.3],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整G的灰度,结果返回G1
    B=I;
    B(:,:,1)=0;  %将原图像变成单色图像,保留蓝色
    B(:,:,2)=0;
    B1=imadjust(B,[0 0.3],[0 1],gamma);  %利用函数imajust()调整B的灰度,结果返回B1
    I1=R1+G1+B1;  %求变换后的RGB图像
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(R);
    subplot(133),imshow(R1);
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(G);
    subplot(133),imshow(G1);
    figure,
    subplot(131),imshow(I);
    subplot(132),imshow(B);
    subplot(133),imshow(B1);
    figure,
    subplot(121),imshow(I);
    subplot(122),imshow(I1);

    2. 分段线性灰度变换

    为了突出图像中感兴趣的目标或者灰度区间,可采用分段线性法,将需要的图像细节灰度拉伸,对比度增强。3段线性变换法运算的数学表达式如下:

    close all;clear all;clc;
    %分段线性灰度变换
    R=imread('F:/pao1.jpg');
    J=rgb2gray(R);  %将彩色图像数据R转换为灰度图像数据J
    [M,N]=size(J);  %获得灰度图像J的行列数M,N
    x=1;y=1;
    for x=1:M
        for y=1:N
            if (J(x,y)<=35);  %对灰度图像J进行分段处理,处理后的结果返回给矩阵H
                H(x,y)=J(x,y)*10;
            elseif(J(x,y)>35&J(x,y)<=75);
                H(x,y)=(10/7)*[J(x,y)-5]+50;
            else(J(x,y)>75);
                H(x,y)=(105/180)*[J(x,y)-75]+150;
            end
        end
    end
    figure,
    subplot(121),imshow(J);
    subplot(122),imshow(H);

    3. 非线性灰度变换

    当输出图像的像素点灰度值和输入图像的像素点灰度值不满足线性关系时,这种灰度变换都称为非线性灰度变换,我们以对数变换的非线性变换为例,讲解非线性灰度变换。变换公式如下:

    close all;clear all;clc;
    %基于对数变换的非线性灰度变换
    R=imread('F:/pao1.jpg');
    G=rgb2gray(R);  %转换成灰度图像
    J=double(G);  %数据类型转换为双精度
    H=(log(J+1))/10;  %进行基于常用对数的非线性灰度变换
    figure,
    subplot(121),imshow(G);
    subplot(122),imshow(H);

    总结:

    以上三种方法给出了三种不同类型的点运算,它们的相同之处在于都能够改变图像的显示灰度,不同之处在于采用的数学方法不同。用户在需要进行图形灰度变换时,根据实际情况选择不同的运算形式,用户可参照实例设计自己的灰度变换。


    ------想飞上天,和太阳肩并肩------

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  • 图像对比度设置matlab

    2018-03-12 10:39:19
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