msrcr的matlab代码

MSRCR（多尺度保边增强对比度重建）是一种常用于图像增强的算法。下面是一个简单的MATLAB代码实现：

function enhanced_img = MSRCR(input_img, scales, weight)

% 输入参数：
% input_img：待增强的原始图像
% scales：尺度参数，控制多尺度分解的数量
% weight：增强系数，控制不同尺度的综合权重

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(input_img);

% 图像归一化
double_gray_img = double(gray_img) / 255.0;

% 对图像进行多尺度分解，得到不同尺度的图像
[low_freq_img, high_freq_imgs] = multiscale_decomposition(double_gray_img, scales);

% 对每个尺度的高频图像进行保边处理
filtered_high_freq_imgs = edge_preserving_filtering(high_freq_imgs);

% 重建图像
reconstructed_img = sum(filtered_high_freq_imgs .* weight, 3) + low_freq_img;

% 对重建图像进行像素值归一化
enhanced_img = reconstructed_img * 255;

% 显示增强后的图像
figure;
imshow(enhanced_img);
title('Enhanced Image');

end

以上代码实现了MSRCR算法的核心步骤，包括图像归一化、多尺度分解、保边处理、图像重建等。其中，`multiscale_decomposition`函数用于实现多尺度分解，`edge_preserving_filtering`函数用于实现保边处理。通过调整`weight`参数和`scales`参数，可以控制不同尺度的综合权重和多尺度分解的数量，进而影响最终图像的增强效果。最终，通过`imshow`函数可以显示增强后的图像。

需要注意的是，以上代码仅为参考实现，实际应用中可能需要根据具体场景进行调整和优化。