基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现.docx

基于Retinex算法图像增强的MATLAB实现 本文档主要介绍了基于Retinex算法的图像增强技术的MATLAB实现。文章简介了数字图像文件格式，包括BMP、GIF、JPEG、ICO、HDF、PNG、TIFF和DICOM等格式。然后，文章介绍了图像处理的基础知识，包括图像数据类型、数据类型转换、文件信息读取、读取图像、显示图像、保存图像等。 在图像处理基础知识的基础上，文章介绍了Retinex算法的简介和实现。Retinex算法是一种建立在科理论基础上的图像增强技术，旨在提高图像的亮度和对比度。文章详细介绍了Retinex算法的实现过程，包括亮度变换、阈值变换、空间滤波等步骤。 以下是文章中介绍的知识点： 1. 数字图像文件格式 * BMP文件：Windows操作系统中的标准图像文件格式 * GIF文件：基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式 * JPEG文件：有损压缩格式 * ICO文件：Windows的图标文件格式 * HDF文件：层次型数据格式 * PNG文件：常用于JAVA程序、网页和S60中 * TIFF文件：主要用来存储包括照片和艺术图在内的文件格式 * DICOM文件：数字影像和通信标准 2. 图像处理基础知识 * 图像数据类型 + double类型：图像处理最常用的数据类型，也是matlab中的默认数据类型 + Unit8类型：常用于从存储设备中读取数据时，操作不能使结果超出[0,255] + Unit16类型：用于精度较高的图像中 + Logical类型：常用于二值图像中 * 数据类型转换 + im2unit8、im2unit16、im2double、im2bw等函数 * 文件信息读取 + imfinfo函数：读取所有格式（除DICOM）的信息 * 读取图像 + imread函数：将图像读入matlab环境 * 显示图像 + imshow函数：在matlab桌面上显示图像 * 保存图像 + imwrite函数：将图像写入磁盘 3. Retinex算法简介和实现 * 亮度变换 + imadjust函数：对灰度图像进行亮度变换 * 对数和对比度的拉伸变换 + 对数变换：通过c*log(1+double(f))实现 * 阈值变换 + 表达式：g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E) * 空间滤波 + imfilter函数：实现线性空间滤波 本文档详细介绍了基于Retinex算法的图像增强技术的MATLAB实现，涵盖了数字图像文件格式、图像处理基础知识和Retinex算法的简介和实现。