写一个非线性变换MATLAB的代码
时间: 2023-05-25 08:03:39 浏览: 51
以下是一个简单的非线性变换MATLAB代码,它通过对输入图像进行幂律变换来提高图像的对比度:
```matlab
% 输入图像
img = imread('lena.png');
% 在0~1范围内归一化
img = im2double(img);
% 幂律变换参数
gamma = 2;
c = 1;
% 进行幂律变换
img_out = c * img .^ gamma;
% 可视化输出图像
imshow(img_out);
```
这个代码中,我们首先使用`imread`读入一张图像,然后使用`im2double`函数将像素值范围从0~255归一化到0~1之间。下一步是选择幂律变换的参数:`gamma`是控制幂函数的形状,越大表示输出像素值的增长越快,`c`是一个比例因子,用于缩放输出像素值范围。最后,我们应用幂律变换到输入图像上,输出变换后的图像。最后,用`imshow`函数可视化输出结果。
相关问题
灰度非线性变换matlab
在MATLAB中,可以使用imadjust函数进行灰度非线性变换。该函数可以对图像的灰度值进行调整,将其映射到指定的灰度范围内。
imadjust函数的语法如下:
```
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
```
其中,I为需要进行灰度非线性变换的原图像,low_in和high_in是原图像中需要调整的灰度范围,low_out和high_out是目标图像中的灰度范围,gamma为图像的伽马值。
例如,将灰度范围为[50,200]的图像进行灰度非线性变换,使其灰度范围映射到[0,255]区间内,代码如下:
```
I = imread('image.jpg');
J = imadjust(I,[50/255 200/255],[0 1]);
imshow(J);
```
这段代码中,imread函数用于读取原图像,imadjust函数将原图像进行灰度非线性变换,将灰度范围从[50,200]映射到[0,1],最终显示变换后的图像。
写一个matlab基于线性变换和非线性变换的低亮度图像增强算法
(led->state == LED_BLINK_FAST) {
led->state = LED_BLINK_SLOW;
} else if(led->state == LED_BLINK_SLOW) {
led->state = LED_BLINK;
}
}
}
count = 以下是一个基于线性变换和非线性变换的低亮度图像增强算法的示例代码0;
} else {
count++;
}
}
int main(void) {
// 初始化LED引脚
RCC_APB2Periph,其中包括了灰度拉伸和CLAHE算法:
```matlab
% 读取图像并转为灰ClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE);
GPIO_InitTypeDef gpio;
gpio.GPIO_Pin = LED_PIN_0 | LED度图像
img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 灰度拉伸
min_val = min_PIN_1 | LED_PIN_2 | LED_PIN_3 | LED_PIN_4 | LED_PIN_5 | LED_PIN_6 |(gray_img(:));
max_val = max(gray_img(:));
stretched_img = (gray_img - min_val) * (255 / (max LED_PIN_7;
gpio.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP;
gpio.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
GPIO_Init_val - min_val));
% CLAHE算法
clipped_img = clip(gray_img, 0, 255); % 将图(LED_PORT, &gpio);
GPIO_ResetBits(LED_PORT, LED_PIN_0 | LED_PIN_1 | LED_PIN_2 | LED_PIN_3 | LED_PIN_4 | LED_PIN_5 | LED_PIN_6 | LED_PIN_7);
// 初始化UART引像灰度值裁剪至0-255范围内
num_tiles = [8 8]; % 图像分块数
脚
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);
gpio.GPIO_Pin = UART_TX;
gpioclip_limit = 0.01; % 每个小块的直方图裁剪限制
enhanced_img = adapthist.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP;
gpio.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
GPIO_Init(UART_PORT, &gpio);
eq(clipped_img, 'NumTiles', num_tiles, 'ClipLimit', clip_limit);
% 显示原始图像和增强后 gpio.GPIO_Pin = UART_RX;
gpio.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IN_FLOATING;
GPIO_Init(UART_PORT, &gpio);
的图像
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(2, // 初始化UART
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1, ENABLE);
USART_InitTypeDef usart;
2,2);
imhist(gray_img);
title('原始图像直方图');
subplot(2,2,3);
imshow(st usart.USART_BaudRate = 115200;
usart.USART_WordLength = USART_WordLength_8b;
retched_img);
title('灰度拉伸后的图像');
subplot(2,2,4);
imhist(stretched_img);
title usart.USART_StopBits = USART_StopBits_1;
usart.USART_Parity = USART_Parity_No;
usart('灰度拉伸后的直方图');
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始.USART_HardwareFlowControl = USART_HardwareFlowControl_None;
usart.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_T图像');
subplot(2,2,2);
imhist(gray_img);
title('原始图像直方图');
subplot(2x;
USART_Init(USART1, &usart);
USART_Cmd(USART1, ENABLE);
USART_ITConfig(USART1,2,3);
imshow(enhanced_img);
title('CLAHE算法增强后的图像');
subplot(2,2, USART_IT_RXNE, ENABLE);
NVIC_EnableIRQ(USART1_IRQn);
// 初始化定时器
RCC_APB1Periph,4);
imhist(enhanced_img);
title('CLAHE算法增强后的直方图');
```
该示例ClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE);
TIM_TimeBaseInitTypeDef tim;
tim.TIM_Period = TIM_PERIOD - 1;
tim.TIM_Prescaler = SystemCoreClock / 1000000 - 1; // 1us为单位
代码中,首先读取一张彩色图像并将其转换为灰度图像。然后分别使用 tim.TIM_ClockDivision = 0;
tim.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
TIM_TimeBaseInit(TIM灰度拉伸和CLAHE算法进行图像增强,并显示增强后的图像和直方图。其中CLA2, &tim);
TIM_ITConfig(TIM2, TIM_IT_Update, ENABLE);
TIM_Cmd(TIM2, ENABLE);
NVIC_EnableHE算法使用了MATLAB内置函数`adapthisteq`,可通过调整`NumTiles`和`ClipIRQ(TIM2_IRQn);
// 初始化SysTick
SysTick_Config(SystemCoreClock / 1000); // 1ms为单位Limit`参数来控制分块数和直方图裁剪限制。