MATLAB图像增强程序举例.doc

在MATLAB中，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它旨在改善图像的视觉效果或突出特定特征。以下是一些常见的图像增强技术的示例，包括灰度变换、直方图灰度变换、直方图均衡化和直方图规定化。 1. **灰度变换增强**： 灰度变换是一种基础的图像增强方法，它通过改变图像的亮度级别来改善图像对比度。`imadjust`函数用于执行这种操作。在给定的程序中，`imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1],GAMMA)`这个函数将输入图像`I`中0.3到0.7的灰度值线性映射到0到1的范围内。`GAMMA`参数控制伽马校正，当`GAMMA<1`时，图像倾向于变亮；`GAMMA>1`时，图像倾向于变暗。 2. **直方图灰度变换**： 直方图灰度变换是根据图像的灰度直方图进行调整，以改变图像的整体分布。在这个例子中，先读取图像并显示，然后使用`ind2gray`函数将索引图像转换为灰度图像。接着，通过选取一条对角线并应用平方根函数进行灰度变换，以增强图像的对比度。确保数据类型匹配，并显示变换后的图像。 3. **直方图均衡化**： 直方图均衡化是通过拉伸图像的灰度级分布来增强图像的对比度。`histeq`函数实现了这一功能。在程序中，`histeq(I,NUM_LEVELS)`将输入图像`I`进行均衡化处理，`NUM_LEVELS`表示输出图像的离散灰度级别。均衡化后，图像的直方图会更均匀，从而提高整体的对比度。 4. **直方图规定化**： 直方图规定化是另一种调整图像灰度分布的方法，目的是使一个图像的直方图与另一个图像的直方图相似。这里，首先使用`histeq`对图像`I`进行均衡化处理，得到`J`，然后计算`J`的直方图。接着，读取参考图像`Q`并显示其直方图。直方图规定化可以用于不同图像间的比较或匹配。 这些MATLAB代码示例展示了如何使用内置函数对图像进行各种增强操作。在实际应用中，可以根据具体需求调整参数，以达到最佳的图像处理效果。图像增强技术广泛应用于医学影像分析、机器视觉、图像识别等领域，对于提高图像质量和提升后续处理的性能至关重要。