ahe_im = adapthisteq(clipped_im, 'ClipLimit', 0.02, 'Distribution', 'rayleigh');
时间: 2024-01-22 08:04:02 浏览: 22
这段代码使用了MATLAB中的自适应直方图均衡化函数adapthisteq对图像进行处理。其中,clipped_im为输入图像,'ClipLimit'参数指定了直方图均衡化后像素值的范围,'Distribution'参数指定了直方图均衡化所采用的概率分布函数,此处为rayleigh分布函数。经过处理后,ahe_im为处理后的图像。
相关问题
AHE和CLAHE matlab代码实现 主函数
以下是 AHE 和 CLAHE 的 Matlab 代码实现主函数:
```matlab
% 读取图像
img = imread('input.jpg');
% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);
% AHE
ahe_img = adapthisteq(gray_img);
% CLAHE
clahe_img = adapthisteq(gray_img, 'ClipLimit', 0.02, 'Distribution', 'rayleigh');
% 显示图像
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(2, 2, 2);
imshow(gray_img);
title('灰度图');
subplot(2, 2, 3);
imshow(ahe_img);
title('AHE');
subplot(2, 2, 4);
imshow(clahe_img);
title('CLAHE');
```
其中,`adapthisteq()` 函数是 Matlab 中用于实现 AHE 和 CLAHE 的函数。`'ClipLimit'` 和 `'Distribution'` 是 CLAHE 中的两个参数,可以根据实际情况进行调整。`subplot()` 函数用于在同一窗口内显示多张图像。
自适应直方图均衡化(ahe)matlab代码
为了实现自适应直方图均衡化(Adaptive Histogram Equalization,AHE),我们可以使用MATLAB编写以下代码:
1. 导入图像并将其转换为灰度图像:
```
im = imread('image.jpg');
im_gray = rgb2gray(im);
```
2. 指定AHE块的大小:
```
block_size = 16;
```
3. 定义AHE函数并在每个块上应用:
```
% 定义AHE函数
ahe_fn = @(block_struct) histeq(block_struct.data);
% 应用AHE函数到每一个块
im_ahe = blockproc(im_gray, [block_size, block_size], ahe_fn);
```
4. 显示原始图像和AHE处理图像:
```
subplot(1,2,1); imshow(im_gray); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(im_ahe); title('AHE处理图像');
```
这个代码片段将导入一个图像,将其转换为灰度图像,然后使用16×16块的AHE函数在每个块上应用AHE处理。最后,它将原始图像和AHE处理图像显示在同一窗口中。