红外图像直方图均衡化matlab代码

下面是使用Matlab实现红外图像直方图均衡化的代码：

% 读取红外图像
I = imread('infrared_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);

% 对图像进行直方图均衡化
J = histeq(I);

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I)
title('原始图像')
subplot(1,2,2), imshow(J)
title('直方图均衡化后的图像')

注意：在实际应用中，可能需要对图像进行预处理，例如去除噪声、增强对比度等，以获得更好的效果。

相关问题

红外图像直方图双向均衡技术, 该技术就是 在直方图的灰度密度和灰度间距 2 个方向同时进行 均衡化处理。使用MATLAB编写程序，实现红外图像直方图双向均衡

下面是使用MATLAB实现红外图像直方图双向均衡的简要步骤：

1. 读取红外图像，并将其转换为灰度图像。

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

2. 计算原始图像的直方图。

[counts, ~] = imhist(gray_img);

3. 计算直方图的累计分布函数（CDF）。

cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);

4. 计算灰度级之间的均衡化映射函数。

map_func = uint8(255 * cdf);

5. 对原始图像进行均衡化处理。

equalized_img = map_func(gray_img + 1);

6. 计算均衡化后图像的直方图。

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);

7. 计算均衡化后图像的CDF。

e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);

8. 计算均衡化后图像的映射函数。

e_map_func = uint8(255 * e_cdf);

9. 对均衡化后的图像进行反向均衡化处理。

inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

完整代码如下：

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

[counts, ~] = imhist(gray_img);
cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);
map_func = uint8(255 * cdf);
equalized_img = map_func(gray_img + 1);

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);
e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);
e_map_func = uint8(255 * e_cdf);
inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(2, 2, 2), imhist(gray_img), title('原始图像直方图');
subplot(2, 2, 3), imshow(equalized_img), title('均衡化后图像');
subplot(2, 2, 4), imhist(inverse_equalized_img), title('反向均衡化后直方图');

注意：该方法并不一定适用于所有红外图像，需要根据具体情况进行调整。

红外图像增强matlab代码

红外图像增强是一种常见的图像处理技术，可以提高红外图像的质量和可视化效果。在MATLAB中，可以使用各种图像处理函数和工具箱来实现红外图像增强。下面是一个简单的红外图像增强的MATLAB代码示例：

% 读取红外图像
infraredImage = imread('infrared_image.jpg');

% 线性拉伸
minValue = min(infraredImage(:));
maxValue = max(infraredImage(:));
enhancedImage = uint8((double(infraredImage) - minValue) / (maxValue - minValue) * 255);

% 直方图均衡化
enhancedImage = histeq(enhancedImage);

% 高斯滤波
filteredImage = imgaussfilt(enhancedImage, 2);

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(infraredImage);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(filteredImage);
title('Enhanced Image');

这段代码首先读取了一张红外图像，然后进行了线性拉伸、直方图均衡化和高斯滤波等处理操作。最后，通过subplot函数将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的红外图像增强可能需要更复杂的算法和处理步骤，具体的代码实现会根据具体的需求和图像特点而有所不同。