使用matlab编写automatedMSRCR代码

自适应多尺度保边缘增强（Automated MSRCR）是一种用于增强彩色图像的算法。以下是使用MATLAB编写Automated MSRCR算法的代码：

function [outputImage] = autoMSRCR(inputImage, sigmaS, sigmaR, gamma, b)
% 自适应多尺度保边缘增强（Automated MSRCR）算法
% inputImage: 输入图像
% sigmaS: 空间标准差
% sigmaR: 色彩标准差
% gamma: 灰度值平衡参数
% b: 高斯模糊参数

% 将输入图像转换成double类型
inputImage = im2double(inputImage);

% 计算图像的灰度值
grayImage = rgb2gray(inputImage);

% 计算图像的平均值和标准差
meanValue = mean2(grayImage);
stdValue = std2(grayImage);

% 计算最小和最大的标准差值
minStd = std2(grayImage) / 100;
maxStd = std2(grayImage) * 10;

% 根据标准差值计算尺度空间参数
sigmaValues = linspace(minStd, maxStd, 10);

% 初始化输出图像
outputImage = zeros(size(inputImage));

% 对每个尺度空间参数进行处理
for i = 1:length(sigmaValues)
    % 计算尺度空间标准差
    sigma = sigmaS * sigmaValues(i);
    
    % 对图像进行高斯模糊
    blurredImage = imgaussfilt(inputImage, sigma);
    
    % 计算图像的平均值和标准差
    meanValue = mean2(blurredImage);
    stdValue = std2(blurredImage);
    
    % 计算色彩标准差
    colorStd = sigmaR * stdValue;
    
    % 对图像进行局部对比度增强
    enhancedImage = localContrastEnhancement(blurredImage, colorStd, gamma, b);
    
    % 将增强的图像加入输出图像中
    outputImage = outputImage + enhancedImage;
end

% 对输出图像进行归一化
outputImage = outputImage / length(sigmaValues);
end

function [outputImage] = localContrastEnhancement(inputImage, sigma, gamma, b)
% 局部对比度增强算法
% inputImage: 输入图像
% sigma: 色彩标准差
% gamma: 灰度值平衡参数
% b: 高斯模糊参数

% 将输入图像转换成double类型
inputImage = im2double(inputImage);

% 计算图像的灰度值
grayImage = rgb2gray(inputImage);

% 计算图像的平均值和标准差
meanValue = mean2(grayImage);
stdValue = std2(grayImage);

% 计算高斯权重矩阵
[x, y] = meshgrid(-b:b, -b:b);
gaussianWeight = exp(-(x.^2 + y.^2) / (2 * b^2));

% 初始化输出图像
outputImage = zeros(size(inputImage));

% 对每个通道进行处理
for i = 1:size(inputImage, 3)
    % 提取当前通道的图像
    channelImage = inputImage(:, :, i);
    
    % 对当前通道进行局部对比度增强
    enhancedChannel = localContrastEnhancementChannel(channelImage, sigma, gamma, gaussianWeight, meanValue, stdValue);
    
    % 将增强的通道加入输出图像中
    outputImage(:, :, i) = enhancedChannel;
end
end

function [outputChannel] = localContrastEnhancementChannel(inputChannel, sigma, gamma, gaussianWeight, meanValue, stdValue)
% 局部对比度增强算法（单通道）
% inputChannel: 输入通道
% sigma: 色彩标准差
% gamma: 灰度值平衡参数
% gaussianWeight: 高斯权重矩阵
% meanValue: 图像的平均值
% stdValue: 图像的标准差

% 计算局部均值和标准差
localMean = conv2(inputChannel, gaussianWeight, 'same');
localStd = sqrt(conv2((inputChannel - localMean).^2, gaussianWeight, 'same'));

% 计算对比度增强系数
contrastFactor = (stdValue^gamma) ./ (sigma + localStd).^gamma;

% 计算增强后的图像
outputChannel = meanValue + contrastFactor .* (inputChannel - localMean);

% 对输出图像进行归一化
outputChannel = (outputChannel - min(outputChannel(:))) ./ (max(outputChannel(:)) - min(outputChannel(:)));
end

要使用此代码，请将其保存为.m文件并在MATLAB中调用。输入图像应为RGB格式。```sigmaS```和```sigmaR```是两个标准差参数，用于控制尺度空间和色彩空间的平滑。```gamma```是用于控制灰度值平衡的参数，```b```是高斯模糊参数。