matlab exposure=1/((MAX-MIN))×((∑_(k=MIN)^MAX▒〖n_k×k〗)/(∑_(k=MIN)^MAX▒n_k )-MIN+m)用代码表示

function exposure = calculateExposure(image, MIN, MAX)
% image: input image
% MIN: minimum pixel value
% MAX: maximum pixel value

% calculate histogram
histogram = imhist(image,256);

% calculate exposure
numerator = sum(histogram(MIN:MAX) .* (MIN:MAX));
denominator = sum(histogram(MIN:MAX));
exposure = 1/((MAX-MIN)) * ((numerator/denominator) - MIN);

相关问题

matlab exposure=1/((MAX-MIN))×((∑_(k=MIN)^MAX▒〖n_k×k〗)/(∑_(k=MIN)^MAX▒n_k )-MIN+m)怎

么理解？

这个公式是计算图像的曝光度，其中MAX和MIN分别表示图像中亮度最大值和最小值，n_k表示图像中亮度为k的像素数量。

公式首先计算了亮度的平均值，即(∑_(k=MIN)^MAX▒〖n_k×k〗)/(∑_(k=MIN)^MAX▒n_k )，然后减去MIN，再乘以1/((MAX-MIN))，得到了曝光度值。曝光度值越大，图像越亮。

对彩色图像求相机响应函数 matlab

1. 采集一组不同曝光时间的图片，建议曝光时间差异不要太大，最好不超过2倍。
2. 将采集的图片转换为灰度图像，并将每个像素点的灰度值取对数。
3. 对于每个像素点，计算其在不同曝光时间下的灰度值，得到一组数据。将这组数据作为自变量，将相应的曝光时间作为因变量，拟合出一个函数，即为相机的响应函数。

下面是matlab代码实现：

% 读入图片，假设已经将图片存储在img文件夹中
img_folder = 'img/';
img_files = dir([img_folder '*.jpg']);
num_imgs = length(img_files);

% 读取第一张图片，获取图片大小
img_name = [img_folder img_files(1).name];
img = imread(img_name);
[height, width, ~] = size(img);

% 初始化灰度值矩阵和曝光时间矩阵
ln_E = zeros(height*width, num_imgs);
B = zeros(num_imgs, 1);

% 对每张图片进行处理
for i = 1:num_imgs
% 读取图片并转为灰度图像
img_name = [img_folder img_files(i).name];
img = imread(img_name);
img_gray = rgb2gray(img);

% 取对数
img_log = log(double(img_gray)+1);

% 将像素点的灰度值存入矩阵
ln_E(:, i) = img_log(:);

% 记录曝光时间
B(i) = get_exposure_time(img_name);
end

% 拟合响应函数
g = fit(ln_E, B, 'poly2');

% 绘制响应函数曲线
ln_E_vals = linspace(min(ln_E(:)), max(ln_E(:)), 100);
B_vals = g(ln_E_vals);
plot(ln_E(:), B, '.', ln_E_vals, B_vals, '-');
xlabel('ln(E)'); ylabel('B');
legend('Measured data', 'Fitted curve');

% 获取曝光时间
function [exposure_time] = get_exposure_time(img_name)
% 从文件名中获取曝光时间
exposure_time = str2double(extractBetween(img_name, '_t', '.jpg'));
end