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【图像处理】基于直方图实现图像增强含Matlab源码

时间：2022-05-31 来源：浏览：

【图像处理】基于直方图实现图像增强含Matlab源码

天天Matlab 天天Matlab

天天Matlab

微信号 TT_Matlab

功能介绍博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。

收录于合集 #图像处理matlab源码 617个

1 简介

在图像形成、传输或变换的过程中 ,由于受到其它客观因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响 ,获取图像往往会与原始图像之间产生某种差异 (称为降质或退化) 。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息量减少甚至错误 ,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的 ,目的就是为了改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种特殊的技术突出图像中的某些信息 ,削弱或消除无关信息 , 达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强尚没有统一的理论方法 ,常用的图像增强技术有直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化等。图像增强技术主要分为两类 :频域增强法和空域增强法。频域增强法主要是利用各种频域滤波器进行图像平滑或锐化处理 ,然后进行变换域反变换来增强图像 ;空域增强法是直接针对图像中的像素 ,对图像的灰度进行处理。空域法属于直接增强的方法 ,它包括扩展对比度的灰度变换和直方图变换、消除噪声的平滑法和增强边缘的锐化法。本文要讨论的直方图增强方法便属于空域增强法。

2 部分代码

function hsi = rgb2hsi(rgb) %function [H,S,I] = rgb2hsi(r,g,b) %RGB2HSI Converts RGB image to HSI %Extract the indidividual component images rgb = im2double(rgb); r = rgb(:,:,1); g = rgb(:,:,2); b = rgb(:,:,3); % conversion num = 0.5 *((r - g) + (r - b)); den = sqrt((r - g).^2 + (r - b).*(g - b)); theta = acos(num./(den + eps)); H = theta; H(b>g) = 2*pi - H(b>g); H = H/(2*pi); num = min(min(r, g), b); den = r + g + b; I = den/3; den(den == 0) = eps; S = 1 - 3.*num./den; H(S ==0) = 0; % combine all three results into an hsi image hsi = cat(3, H, S, I);