彩色图像的全局gamma校正函数 matlab

彩色图像的全局伽马校正是指对整个图像的颜色值应用伽马变换，这是一种非线性操作，常用于改善图像的对比度并调整视觉效果。在MATLAB中，可以使用`imadjust`函数来进行这种校正。`imadjust`函数允许用户调整图像的亮度范围和对比度，并可以指定特定的伽马值进行校正。

以下是一个简单的例子：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');

% 指定原始范围（例如0到1）和目标范围（通常0.1到0.9）
original_range = [0, 1];
target_range = [0.1, 0.9];

% 如果需要伽马校正，指定伽马值。默认伽马值是0.45
gamma = 0.8; % 可以自定义

% 使用imadjust进行全局伽马校正
corrected_img = imadjust(img, original_range, target_range, gamma);

% 显示原图和校正后的图
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(corrected_img);
title(['Gamma Corrected (Gamma = ' num2str(gamma) ')']);

相关问题

在图像点运算中使用不同的灰度变换函数，matlab

### Matlab 图像点运算与灰度变换函数

#### 使用 `imadjust` 函数进行线性对比度调整
`imadjust` 是 MATLAB 提供的一个重要工具，可以用来调整图像的亮度和对比度。该函数通过拉伸或压缩输入图像的强度范围来改善视觉效果。

对于灰度图像 f(x,y)，可以通过指定低输入水平 (`low_in`) 和高输入水平 (`high_in`) 来控制哪些像素会被映射到输出图像 g(x,y) 的最小值 (0 或黑色) 和最大值 (255 或白色)[^3]：

I = imread('pout.tif'); % 读取图像文件
J = imadjust(I);        % 默认参数下自动增强对比度
imshow(J);
title('Contrast Adjusted Image');

#### 实现图像反转（负片）变换
为了创建一幅给定灰度图的负片版本，只需简单地从 255 中减去原始图片中各像素位置上的灰度级即可获得新的灰阶值。这相当于对整个图像进行了全局性的明暗翻转处理:

K = uint8(255 - double(I));    % 对原图做取反操作
figure;
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(K), title('Negative of the Image');

#### 应用伽玛校正
伽马矫正是一种非线性的色调映射技术，在显示设备上重现正确的色彩平衡非常重要。它允许改变图像的整体明亮程度而不影响其细节层次感。下面的例子展示了如何利用指数形式来进行伽玛修正:

gammaValue = 2;               % 定义伽玛系数
L = imadjust(I,[],[],gammaValue);% 调整后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(L), title(['Gamma Corrected with \(\gamma\)=' num2str(gammaValue)]);

以上三种方法代表了几种常见的基于点的操作方式，它们都属于局部变化范畴内——即只依赖于单个像素本身的特性而独立决定新图像对应位置处的颜色属性。

matlab图像增强线性

### MATLAB 中图像增强的线性处理方法

#### 使用 `imadjust` 进行线性变换
在MATLAB中，可以通过调用内置函数`imadjust`来实现图像的线性变换。此函数允许指定输入和输出图像中的灰度范围，并通过调整这些参数来进行对比度调节或其他形式的亮度校正[^2]。

I_adjusted = imadjust(I, [low_in, high_in], [low_out, high_out], gamma);

这里，
- `I` 是原始输入图像；
- `[low_in, high_in]` 定义了要被拉伸或压缩的原图灰阶区间；
- `[low_out, high_out]` 表明目标区间的上下限；
- 参数 `gamma` 控制着非线性的程度；当设置为1时代表执行标准的线性映射关系。

#### 应用于实际案例
为了更好地理解如何运用上述技术，在下面给出了一段简单的例子代码，它读取一张测试图片并对其进行线性变换：

% 加载图像文件
I_original = imread('pout.tif');

% 显示原始图像及其直方图
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(I_original); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imhist(I_original); title('Histogram of Original Image');

% 执行线性变换
I_transformed = imadjust(I_original);

% 展示经过线性变换后的结果及新的直方图分布情况
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(I_transformed); title('Transformed Image with Linear Adjustment');
subplot(1, 2, 2); imhist(I_transformed); title('Histogram After Transformation');

这段程序首先加载了一个名为 'pout.tif' 的样本图像，接着展示了该图像以及其对应的灰度级频率统计图表（即直方图）。之后应用了默认配置下的`imadjust()` 函数进行了全局线性变换，并再次显示了修改过的结果连同更新后的直方图以便比较效果差异[^3]。

#### 处理彩色图像注意事项
值得注意的是，如果打算对含有多个色彩通道的数据集比如RGB格式的照片实施类似的增强措施，则需谨慎行事以免引起色调失真现象的发生。这是因为简单地分别作用于各单色层可能会破坏原有颜色平衡结构从而造成视觉偏差问题。因此建议针对这类素材采取专门设计好的算法流程而非单纯复制粘贴适用于单一灰度场景的技术方案[^4]。