MATLAB中直方图均衡化和线性与非线性增强
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运用知识点：
1、图像增强主要采用线性变换、指数运算以及直方图均衡化等方法来进行处理
2、通过将"黑色变得更暗"和"白色变得更亮"的操作可以有效提高图像对比度水平
3、下面的部分题二就采用了以下所示的这种折线形式
3、灰度图像的直方图均衡化的步骤如下
一、
P=im2double(rgb2gray(imread('tes6.jpg')));
subplot(321),imshow(P),title('原图');
subplot(322),imhist(P);
I=imadjust(P,[70/256;180/256],[0/256;70/256]);
subplot(323),imshow(I),title('线性变化');
subplot(324),imhist(I);
J=histeq(I);
subplot(325),imshow(J),title('直方图均衡化');
subplot(326),imhist(J);
AI写代码
二、经过RGB图像到HSV图像的转换，并对V分量实施直方图均衡化处理
1、运用到了其中的Matlab函数
cat(3,A,B,C); //将ABC三个矩阵合并
histeq(M); //对M进行直方图均衡化
rgb2hsv(image);
hsv2rgb(image);
AI写代码 P=imread('picture1.png');
R=P(:,:,1);
G=P(:,:,2);
B=P(:,:,3);
[H,S,V]=rgb2hsv(P);
new_v=histeq(V);
new_hsv2rgb=hsv2rgb(cat(3,H,S,new_v));
subplot(141),imshow(P),title('rgb原图');
subplot(142),imshow(V),title('原图V分量');
subplot(143),imshow(new_v),title('直方图均衡化后V分量');
subplot(144),imshow(new_hsv2rgb),title('直方图均衡化后rgb');
AI写代码
三、将一幅图像的RGB分量分别进行指数、线性、直方图均衡化变换再合并
P=imread('picture1.png');
R=P(:,:,1);
G=P(:,:,2);
B=P(:,:,3);
type=3; //选择变换方式
type2_m=53; //指数变换的系数
type3_a=80/256;type3_b=180/256;type3_c=30/256;type3_d=220/256; //线性变换的系数，参照上图
switch type
case 1 //直方图变换
new_r=histeq(R);
new_g=histeq(G);
new_b=histeq(B);
case 2 //指数变换
new_r=type2_m*log(double(R)+1);
new_g=type2_m*log(double(G)+1);
new_b=type2_m*log(double(B)+1);
case 3 //线性变换
new_r=imadjust(R,[0;type3_a],[0;type3_c]);
new_g=imadjust(G,[type3_a;type3_b],[type3_c;type3_d]);
new_b=imadjust(B,[type3_b;1],[type3_d;1]);
end
subplot(231),imshow(R),title('r分量');
subplot(232),imshow(G),title('g分量');
subplot(233),imshow(B),title('b分量');
subplot(234),imshow(uint8(new_r)),title('新r分量');
subplot(235),imshow(uint8(new_g)),title('新g分量');
subplot(236),imshow(uint8(new_b)),title('新b分量');
figure;
subplot(121),imshow(P),title('原图');
subplot(122),imshow(uint8(cat(3,new_r,new_g,new_b))),title('变换后图像');
AI写代码
参考文献：
[1] 蔡利梅 王利娟 数字图像处理[M]. 中国矿业大学出版社 2014
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