MATLAB中对图像进行增强

在MATLAB中，图像增强是一个常见的预处理步骤，它通过改变图像的亮度、对比度、锐化等方面，以提高图像的质量，便于后续的分析或识别。以下是一些常见的图像增强操作：

1. **调整亮度和对比度**：
- 使用`imadjust`函数可以动态地调整图像的亮度范围，使其更符合观察者的需求。

   enhanced_img = imadjust(original_img, [low_limit, high_limit], gamma);

其中`low_limit`和`high_limit`分别设置输入图像像素值的新下限和上限，`gamma`控制线性区段的比例。

2. **直方图均衡化**：
- 通过`imhisteq`函数实现全局直方图均衡，改善图像的对比度。

   enhanced_img = imhisteq(original_img);

3. **伽马校正**：
- 对图像的亮度分布应用非线性变换，可以通过`impower`函数实现，`gamma`表示伽马值。

   enhanced_img = impower(original_img, 1/gamma);

4. **锐化**：
- 使用高通滤波器（例如Sobel算子或Prewitt算子）可以增加图像边缘的清晰度：

   edge_map = imfilter(original_img, [sobel_kernel, sobel_kernel]', 'replicate');
   enhanced_img = imsharpen(original_img, edge_map);

其中`sobel_kernel`是预定义的锐化核。

5. **噪声去除**：
- 使用降噪函数如`medfilt2`（中值滤波）或`wiener2`（维纳滤波）去除椒盐噪声或其他特定类型的噪声。

6. **二值化或阈值处理**：
- 通过`imbinarize`或自定义阈值函数，将图像转换为黑白，以便更好的分割和分析。