LCM matlab

以下是LCM算法的Matlab实现代码，该代码可以用于红外小目标检测：

function [out] = LCM(img)
% LCM算法实现红外小目标检测
% img：输入的红外图像
% out：输出的二值化图像

% 将图像转换为灰度图像
if size(img, 3) == 3
    img = rgb2gray(img);
end

% 将图像转换为double类型
img = im2double(img);

% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = gradient(img);

% 计算图像的局部对比度
L = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
Lmax = max(max(L));
Lmin = min(min(L));
C = (L - Lmin) ./ (Lmax - Lmin);

% 计算图像的平均对比度
Cmean = mean(mean(C));

% 计算阈值
T = Cmean * 0.5;

% 二值化图像
out = im2bw(C, T);

LCM算法的主要步骤包括：
1. 将图像转换为灰度图像。
2. 将图像转换为double类型。3. 计算图像的梯度。
4. 计算图像的局部对比度。
5. 计算图像的平均对比度。
6. 计算阈值。
7. 二值化图像。

相关问题

matlab实现图像lcm

在MATLAB中实现图像的LCM（Least Common Multiple）需要完成以下步骤：

1. 首先，读取所需处理的图像。在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，例如：

   img = imread('image.jpg');

2. 确定LCM的处理步骤。对于图像，LCM是指将图像中所有像素的最小公倍数。可以按照像素的RGB值进行计算。

3. 使用嵌套循环遍历图像的每个像素，并计算其RGB分量的最小公倍数。可以使用MATLAB中的内置函数gcd（最大公约数）来计算最小公倍数，例如：

   for i = 1:size(img, 1)
       for j = 1:size(img, 2)
           lcm = abs(img(i, j, 1)*img(i, j, 2)*img(i, j, 3))/gcd(gcd(img(i, j, 1), img(i, j, 2)), img(i, j, 3));
           img(i, j, 1) = lcm;
           img(i, j, 2) = lcm;
           img(i, j, 3) = lcm;
       end
   end

4. 将处理后的图像保存到新文件中。可以使用imwrite函数将图像保存为文件，例如：

   imwrite(img, 'processed_image.jpg');

这样，就可以在MATLAB中实现图像的LCM，并将处理后的图像保存在新文件中。注意，处理图像时应确保图像像素的值在[0, 255]范围内，若超出该范围需要进行相应的调整。

局部对比度lcm算法matlab

局部对比度增强算法（Local Contrast Maximization，LCM）是一种图像增强算法，可以在MATLAB中实现。LCM算法的实现步骤如下：

1. 将RGB图像转换为LAB空间：使用makecform函数创建从sRGB到LAB的转换对象，然后使用applycform函数将RGB图像转换为LAB颜色空间。

2. 提取亮度分量L：从LAB图像中提取亮度分量L。

3. 对亮度分量L进行CLAHE：使用My_adapthisteq函数对亮度分量L进行对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）。

4. 减小一定的亮度：将亮度分量L减小一定值。

5. 转回到RGB空间：使用makecform函数创建从LAB到sRGB的转换对象，然后使用applycform函数将相应的LAB图像转换回RGB颜色空间。

6. 输出图像：将结果图像进行一定的亮度缩放（如乘以一个系数）以增强对比度。

LCM算法的主要思想是通过对亮度分量进行CLAHE来增强图像的对比度，并在转换回RGB空间后进行一定程度的亮度缩放，以提高图像的视觉效果和清晰度。该算法可以避免过度增强或失真的情况，因为它将图像分成小块进行处理，保持了图像的整体性质。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强【含Matlab源码 1341期】](https://blog.csdn.net/weixin_63266434/article/details/128355868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于对比度受限自适应直方图均衡算法的图像增强MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/Simuworld/article/details/130437548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]