基于matlab的lsc算法
时间: 2023-07-26 16:14:20 浏览: 75
LSC (Local Spectral Contrast) 算法是一种图像增强方法,可以通过调整图像的对比度来增强图像的细节。以下是基于 MATLAB 的 LSC 算法的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('input.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 设置参数
sigma = 3; % 高斯滤波器的标准差
k = 0.04; % Harris 角点检测参数
alpha = 0.1; % LSC 算法参数
% 高斯滤波
gaussian_img = imgaussfilt(gray_img, sigma);
% 计算梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(gaussian_img);
% 计算 Harris 角点响应函数
R = (Gx .^ 2) .* (Gy .^ 2) - k * ((Gx .^ 2) + (Gy .^ 2)) .^ 2;
% 非极大值抑制
R_max = ordfilt2(R, 9, ones(3, 3));
R_nms = R .* (R == R_max);
% 选取阈值
threshold = alpha * mean(R_nms(:));
% LSC 算法增强
output_img = gray_img + alpha * (gray_img - threshold) .* (gray_img - threshold) .* (gray_img > threshold);
% 显示结果
imshow(output_img);
```
该示例代码中,首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后,设置 LSC 算法所需的参数。接着,对图像进行高斯滤波、计算梯度和 Harris 角点响应函数,并进行非极大值抑制。然后,选取阈值并使用 LSC 算法增强图像。最后,显示处理后的图像。