怎么用matlab图像增强
2018-01-18 · 知道合伙人数码行家
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图像增强中两类重要的处理方法:一种是灰度变换,另一种是直方图处理。
一、灰度变换
灰度变换通常可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。我们将分别给出实验,来查看其处理效果。
1、线性变换
例1:我们对一张较暗的图片进行简单的加法,提高他的亮度,从而可以看到隐藏在黑暗中的细节。
代码:
I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bright_dark.jpg');
figure,imshow(I);
title('bright_dark.jpg');
J=I+100;
figure,imshow(J);
title('给每个像素增加100');
效果图:
2、分段线性变换
例2:下面是分段线性变换的算法及变换前后的对比图像。
对比图像:
3、非线性变换
例3:下面是一个对数变换的算法和实验效果图。
I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\pic1.jpg'); %读入图像
I=mat2gray(I); %对数变换不支持uint8类型的数据,将一个矩阵归一化为灰度图像的数据格式
J=log(I+1);
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(J);
title('对数变换后的图像');
效果图:
4、还有一种比较常用的线性变换方法——图像取反
取反操作适于增强嵌入暗色区域的白色或灰色细节,当整幅图像偏暗时,效果尤为明显。
例3:
I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bone.jpg');%读入图像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原图像');
J=imcomplement(I);
subplot(1,2,2);
imshow(J);
title('取反后的图像');
效果对比:
相同的效果可由以下代码实现。