function clahe_btn_Callback(hObject, eventdata, handles) % 获取待处理的图像 img = handles.img; if isempty(img) % 图像为空,不能进行处理 warndlg('Please open an image first.', 'Warning'); return; end % 如果是灰度图像就进行CLAHE直方图均衡化,否则将其转换成YCbCr颜色空间并对Y通道进行CLAHE直方图均衡化 if size(img, 3) == 1 img_clahe = adapthisteq(img, 'ClipLimit', 0.02); else img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); img_ycbcr(:,:,1) = adapthisteq(img_ycbcr(:,:,1), 'ClipLimit', 0.02); img_clahe = ycbcr2rgb(img_ycbcr); end % 显示处理结果 imshow(img_clahe, 'Parent', handles.axes2);根据上面代码写出基于带色彩恢复的多尺度MSR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration)算法的图像增强回调函数完整代码,使得最后的结果呈现彩色图像
时间: 2023-09-13 11:05:10 浏览: 47
抱歉,基于带色彩恢复的多尺度MSR算法的实现比较复杂,需要用到一些图像处理的专业知识和技巧。以下是一个简单的实现代码,仅供参考:
```matlab
function msr_btn_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 获取待处理的图像
img = handles.img;
if isempty(img)
% 图像为空,不能进行处理
warndlg('Please open an image first.', 'Warning');
return;
end
% MSR算法实现
sigma_list = [15, 80, 250];
img_msr = zeros(size(img));
for i = 1 : 3
img_i = double(img(:,:,i));
img_i_log = log(img_i + 1);
for j = 1 : length(sigma_list)
sigma = sigma_list(j);
img_i_blur = imgaussfilt(img_i, sigma);
img_i_blur_log = log(img_i_blur + 1);
img_i_diff_log = img_i_log - img_i_blur_log;
img_i_diff_log_clahe = adapthisteq(img_i_diff_log, 'ClipLimit', 0.02);
img_i_diff_clahe = exp(img_i_diff_log_clahe) - 1;
img_i = img_i + img_i_diff_clahe;
end
img_msr(:,:,i) = img_i;
end
% 色彩恢复
img_msr_min = min(img_msr(:));
img_msr_max = max(img_msr(:));
img_msr = (img_msr - img_msr_min) / (img_msr_max - img_msr_min); % 归一化
img_l = rgb2gray(img_msr);
img_l_clahe = adapthisteq(img_l, 'ClipLimit', 0.02);
img_color = img_msr ./ img_l;
img_color = img_color / max(img_color(:)); % 归一化
% 显示处理结果
imshow(img_color, 'Parent', handles.axes2);
```
此代码实现了一个简单的带色彩恢复的多尺度MSR算法,将RGB图像拆分成R、G、B三个通道,对每个通道分别进行多尺度处理,然后进行色彩恢复,最后重新合成为彩色图像进行显示。需要注意的是,此算法可能会出现一些失真和噪声,需要根据实际情况进行调整和优化。