matlab自己实现clahe的算法
时间: 2023-08-05 09:08:52 浏览: 40
CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)是一种自适应直方图均衡化技术。MATLAB中可以通过以下步骤实现CLAHE算法:
1. 读取图像,并将其转换为灰度图像。
```matlab
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 定义CLAHE函数,其中包括以下步骤:
- 计算图像的直方图。
```matlab
num_bins = 256;
[counts, ~] = imhist(gray_img, num_bins);
```
- 计算直方图的累积分布函数(CDF)。
```matlab
cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);
```
- 计算每个像素的新灰度值。
```matlab
new_gray_img = interp1(cdf, 0:num_bins-1, double(gray_img), 'nearest');
```
- 对新灰度图像进行均衡化。
```matlab
new_gray_img = uint8(new_gray_img);
new_gray_img = histeq(new_gray_img);
```
- 计算CLAHE后的图像。
```matlab
clahe_img = uint8(interp1(0:num_bins-1, cdf, double(new_gray_img), 'nearest'));
```
3. 调用CLAHE函数并显示CLAHE后的图像。
```matlab
clahe_img = clahe(gray_img);
imshow(clahe_img);
```
需要注意的是,上述实现方式是一种简单的CLAHE算法,对于更复杂的场景可能需要进行更多的优化。