matlab图像对比度增强

在MATLAB中，图像对比度增强是一种常见的预处理步骤，用于改善图像的视觉效果，使得细节更易识别。常用的对比度增强方法包括直方图均衡化（Histogram Equalization）、 Adaptive Contrast Enhancement (ACE) 等。

1. **直方图均衡化**：通过计算每个像素值的概率分布，然后将像素映射到新的灰度级上，使整个图像的灰度分布更均匀，从而提升对比度。`imhisteq()` 函数可以用于执行这个操作。

img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图像文件名
enhanced_img = imhisteq(img);

2. **Adaptive Contrast Enhancement (ACE)**：这种方法会局部调整图像的对比度，对于暗部和亮部区域分别增强。可以使用 `adapthisteq()` 函数：

enhanced_img = adapthisteq(img);

相关问题

matlab 局部对比度增强

局部对比度增强是一种图像增强算法，其中一种常用的方法是CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，受限对比度自适应直方图均衡化）算法。该算法可以有效地增强图像的细节信息，并且保持图像的自然感觉。

在Matlab中，可以使用adapthisteq函数来方便地实现CLAHE算法。通过调整输入参数，可以得到更好的图像增强效果。执行完上述Matlab代码后，可以看到CLAHE算法增强后的图像。

更多关于Matlab图像处理的内容，包括进阶版的内容，可以点击以下链接查看：Matlab图像处理（进阶版）。

另外，Matlab还提供了其他领域的仿真内容，例如路径规划、神经网络预测与分类、优化求解、语音处理、信号处理、车间调度等。您可以根据实际需求选择相应的内容进行学习和应用。