matlab 怎么提高照片整体亮度

可以通过以下两种方法提高照片整体亮度：

1. 使用imadjust函数。该函数可以调整图像的亮度和对比度。可以使用下面的代码将图像的亮度增加50%：

img = imread('image.jpg');
img_adj = imadjust(img, [0.5 1], []);
imshow(img_adj);

2. 使用gamma矫正。可以使用下面的代码将图像的亮度增加50%：

img = imread('image.jpg');
img_gamma = imadjust(img, [], [], 1/1.5);
imshow(img_gamma);

这两种方法都可以提高照片整体亮度，但使用gamma矫正可以保持图像的对比度，而imadjust函数会改变图像的对比度。

相关问题

图像预处理方法matlab

### MATLAB 中的图像预处理方法和技巧

#### 一、图像读取与显示
在MATLAB中，`imread()` 函数用于加载图像文件到工作区。对于不同类型的图像（如灰度图、RGB彩色图），可以使用 `imshow()` 来查看图像效果。

% 加载并展示一张名为 'example.jpg' 的图片
img = imread('example.jpg');
figure;
imshow(img);
title('原始图像');

#### 二、颜色空间转换
有时为了简化计算或提高特定算法的效果，需要改变输入图像的颜色模型。比如从 RGB 转换成 HSV 或 YCbCr 空间有助于分离亮度信息和其他特征[^1]。

rgbImg = imread('colorImage.png'); % 假设这是一张真彩照片
hsvImg = rgb2hsv(rgbImg);          % 将其转成HSV色彩模式
ycbcrImg = rgb2ycbcr(rgbImg);      % 变换至YCbCr域内表示

#### 三、尺寸调整与裁剪
当原图过大影响效率时可适当缩小；而局部感兴趣区域则可通过指定坐标范围来提取子图作为后续操作对象[^2]。

resizedImg = imresize(originalImage, scaleFactor);    % 缩放比例因子scaleFactor控制新大小
croppedRegion = originalImage(ymin:ymax,xmin:xmax,:); % (xmin,ymin)-(xmax,ymax)定义矩形框位置参数

#### 四、去噪平滑
噪声会干扰很多基于像素强度变化的任务执行质量，因此采用诸如均值滤波器(`mean filter`)、高斯模糊(`Gaussian blur`)等方式去除随机扰动很有必要。

noisyGrayScalePic = randn(size(grayLevelPicture)) .* stdDeviation + grayLevelPicture; % 添加正态分布白噪音模拟污染情况
smoothedVersionByAveragingWindow = imgaussfilt(noisyGrayScalePic, sigmaValueForKernelWidth); % 应用二维高斯核卷积达到降噪目的

#### 五、对比度增强
通过拉伸直方图或者应用伽玛校正等手段可以使暗淡无光的画面变得更加鲜明生动。

enhancedContrastImage = histeq(inputImage);           % 执行自适应直方图均衡化改善整体清晰度
gammaCorrectedImage = imadjust(inputImage,[],[],gamma); % 修改Gamma系数调节明暗层次感

以上就是在MATLAB环境下针对数字影像资料开展前期准备工作的一些常用策略和技术要点概述。

低光照图像增强算法matlab

低光照图像增强是一种常见的计算机视觉技术，用于改善在弱光环境下拍摄的照片质量。在MATLAB中，有许多内置函数和工具箱可以用来处理这种问题，例如Image Processing Toolbox。以下是几个常用的步骤和技术：

1. **直方图均衡化**（Histogram Equalization）：这是最基础的增强方法之一，通过调整像素值分布使其均匀，提高图像的整体对比度。

2. **局部对比度增强**（Local Contrast Enhancement）：如 bilateral filter 可以保持边缘的同时增强细节，减少噪声。

3. **暗通道分割**（Dark Channel Prior, DCP）：这种方法利用图像中暗区域的特性来估计照明条件，然后进行全局亮度校正。

4. **Retinex理论应用**：利用Retinex模型将图像分解成反射层和照明层，然后分别处理，这在MATLAB的Imageregionprops函数和retinex toolbox中有相应实现。

5. **自适应直方图均衡化**（Adaptive Histogram Equalization）：针对每个小块（窗口）或像素邻域进行处理，避免全局变化导致的过曝或失真。

6. **神经网络和深度学习**：近年来，利用深度卷积神经网络（CNNs）对低光照图像进行增强也是热门方法，MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了训练和部署此类模型的工具。