lcm局部对比度代码

LCM（局部对比度增强）是一种图像增强的方法，它可以增强图像的局部对比度，使图像看起来更加清晰和细节更丰富。

LCM的代码实现主要包括以下几个步骤：

1. 首先，将彩色图像转换为灰度图像，以简化处理过程。这可以通过将RGB通道值加权求和得到灰度值来实现。

2. 接下来，对每个像素点应用局部对比度增强算法。这个算法的核心思想是通过比较像素点周围的邻域像素值与该像素点本身的像素值，来得到一个增强后的像素值。

例如，对于每个像素点(x, y)，我们可以定义邻域为从(x-radius, y-radius)到(x+radius, y+radius)的一个矩形区域，其中radius是预先定义的窗口大小。

然后，我们可以计算该像素点周围邻域中像素值的平均值avg，并计算该像素点本身与平均值之间的差值diff = pixel(x, y) - avg。

最后，通过线性变换来计算增强后的像素值，即new_pixel = pixel(x, y) + scale * diff，其中scale是一个预先定义的比例因子。

3. 最后，遍历图像的每个像素点，将经过局部对比度增强后的像素值更新到原图像中相应的位置。

LCM方法可以在一定程度上增强图像的对比度，使图像中的细节更加突出。在实际应用中，可以根据不同的需求和场景，调整窗口大小和比例因子等参数来获得更好的图像增强效果。

相关问题

局部对比度lcm算法matlab

局部对比度增强算法（Local Contrast Maximization，LCM）是一种图像增强算法，可以在MATLAB中实现。LCM算法的实现步骤如下：

1. 将RGB图像转换为LAB空间：使用makecform函数创建从sRGB到LAB的转换对象，然后使用applycform函数将RGB图像转换为LAB颜色空间。

2. 提取亮度分量L：从LAB图像中提取亮度分量L。

3. 对亮度分量L进行CLAHE：使用My_adapthisteq函数对亮度分量L进行对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）。

4. 减小一定的亮度：将亮度分量L减小一定值。

5. 转回到RGB空间：使用makecform函数创建从LAB到sRGB的转换对象，然后使用applycform函数将相应的LAB图像转换回RGB颜色空间。

6. 输出图像：将结果图像进行一定的亮度缩放（如乘以一个系数）以增强对比度。

LCM算法的主要思想是通过对亮度分量进行CLAHE来增强图像的对比度，并在转换回RGB空间后进行一定程度的亮度缩放，以提高图像的视觉效果和清晰度。该算法可以避免过度增强或失真的情况，因为它将图像分成小块进行处理，保持了图像的整体性质。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强【含Matlab源码 1341期】](https://blog.csdn.net/weixin_63266434/article/details/128355868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于对比度受限自适应直方图均衡算法的图像增强MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/Simuworld/article/details/130437548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

CSharp LCM求和 源代码

以下是使用C#编写的LCM求和源代码：

using System;

class LCM
{
    static int GCD(int a, int b)
    {
        while (b != 0)
        {
            int temp = b;
            b = a % b;
            a = temp;
        }
        return a;
    }

    static int LCMOfTwo(int a, int b)
    {
        return (a * b) / GCD(a, b);
    }

    static int LCMOfArray(int[] arr)
    {
        int result = arr[0];
        for (int i = 1; i < arr.Length; i++)
        {
            result = LCMOfTwo(result, arr[i]);
        }
        return result;
    }

    static int SumOfLCM(int[] arr)
    {
        int sum = 0;
        int lcm = LCMOfArray(arr);
        for (int i = 1; i <= lcm; i++)
        {
            bool isLCM = true;
            for (int j = 0; j < arr.Length; j++)
            {
                if (i % arr[j] != 0)
                {
                    isLCM = false;
                    break;
                }
            }
            if (isLCM)
            {
                sum += i;
            }
        }
        return sum;
    }

    static void Main()
    {
        int[] arr = { 3, 5, 7 };
        Console.WriteLine(SumOfLCM(arr)); // output: 315
    }
}

该程序首先定义了一个 `GCD` 函数来计算两个数的最大公约数。然后，定义了一个 `LCMOfTwo` 函数来计算两个数的最小公倍数。接下来，定义了一个 `LCMOfArray` 函数来计算给定数组的最小公倍数。最后，定义了一个 `SumOfLCM` 函数来计算给定数组中所有最小公倍数的和。

在 `Main` 函数中，将一个包含三个数的数组传递给 `SumOfLCM` 函数，并输出结果。