图像线性增强代码（图像增强线性变换）

今天给各位分享图像线性增强代码的知识，其中也会对图像增强线性变换进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎么用matlab图像增强
• 2、菜鸟求《基于线性变换的图像增强处理》的matlab程序，我是菜鸟，所以希望高手能给出句子注释，急！
• 3、求解下面一段MATLAB代码，关于直方图均衡化的图像增强算法。

怎么用matlab图像增强

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。

菜鸟求《基于线性变换的图像增强处理》的matlab程序，我是菜鸟，所以希望高手能给出句子注释，急！

读入图像为A

A = im2double(A);

subplot(2,2,1),imshow(A)

subplot(2,2,2),imhist(A)

[m,n] = size(A);

B=A;

for i=1:m

for j=1:n

if( A(i,j)130/255 A(i,j)=150/255 )

B(i,j)=B(i,j)/3-40/255;

continue;

end

if( A(i,j)150/255 A(i,j)=240/255 )

B(i,j)=8*B(i,j)/3-390/255;

continue;

end

if( A(i,j)240/255 )

B(i,j)=B(i,j)/3+170/255;

continue;

end

end

end

subplot(2,2,3),imshow(B)

subplot(2,2,4),imhist(B)

求解下面一段MATLAB代码，关于直方图均衡化的图像增强算法。

%读图像

img=imread('D:\我的文档\桌面\10096009_0762641.JPG');

subplot(121),imshow(img);

%将RGB分量转换成HSI,具体见:

img_hsi=rgb2hsi(img);

%--------------------------------------------------------------------------

%ln和DFT处理过程

% img_s=fftshift(fft2(log(img_hsi(:,:,2))));

img_s=log(img_hsi(:,:,2));

img_s=img_hsi(:,:,2);

%H 巴特沃斯高通滤波器处理过程

f=double(img_s);

g=fft2(f);

g=fftshift(g);

[M,N]=size(g);

nn=5; % 2-grade Butterworth highpass filter

d0=15; % 15,30,80其中以15为例

m=fix(M/2); n=fix(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % filter transform function

%h=1./(1+(d./d0).^(2*n))

%h=exp(-(d.^2)./(2*(d0^2)));

result(i,j)=(1-h)*g(i,j);

end

end

result=ifftshift(result);

J1=ifft2(result);

img_s2=uint8(real(J1));

%--------------------------------------------------------------------------

% img_i=fftshift(fft2(log(img_hsi(:,:,3))));

img_i=log(img_hsi(:,:,3));

img_i=img_hsi(:,:,3);

%高斯滤波器

%将S分量的二维不连续Frourier变换的零频率成分移到频谱的中心

s=fftshift(fft2(img_i));

[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中

n=2; %对n赋初值

%GLPF滤波，d0=5，15，30（程序中以d0=30为例）

d0=30; %初始化d0

n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离

h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2)); %GLPF滤波函数

s(i,j)=h*s(i,j); %GLPF滤波后的频域表示

end

end

img_i2=ifft2(ifftshift(s));img_i2=exp(img_i2);img_i2=uint8(real(img_i2));

%--------------------------------------------------------------------------

newImg(:,:,1)=img(:,:,1);newImg(:,:,2)=img_s2;newImg(:,:,3)=img_i2;

subplot(122),imshow(newImg);

图像线性增强代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于图像增强线性变换、图像线性增强代码的信息别忘了在本站进行查找喔。