彩色图像直方图均衡化matlab代码

时间: 2023-10-17 12:08:20 浏览: 52
以下是彩色图像直方图均衡化的Matlab代码: ```matlab % 读入彩色图像 img = imread('color_image.jpg'); % 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); % 对亮度分量进行直方图均衡化 img_y = img_ycbcr(:,:,1); img_y_eq = histeq(img_y); % 将处理后的亮度分量替换回原图像中 img_ycbcr(:,:,1) = img_y_eq; % 将YCbCr图像转换回RGB颜色空间 img_eq = ycbcr2rgb(img_ycbcr); % 显示原图像和处理后的图像 figure; subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image'); subplot(1,2,2), imshow(img_eq), title('Equalized Image'); ``` 代码中首先读入彩色图像,然后将其转换为YCbCr颜色空间。接着对亮度分量进行直方图均衡化,将处理后的亮度分量替换回原图像中,最后将YCbCr图像转换回RGB颜色空间。最终显示原图像和处理后的图像。
相关问题

matlab彩色图像直方图均衡化

彩色图像的直方图均衡化可以通过将RGB图像转换为HSV颜色空间,然后对亮度通道进行增强来实现。在Matlab中,可以使用rgb2hsv函数将RGB图像转换为HSV图像。然后,可以提取亮度通道(Value),对其进行直方图均衡化,最后将增强后的亮度通道重新合成为HSV图像,然后再转换回RGB图像。以下是一个实现直方图均衡化的示例代码: ```matlab I = imread('D:\QQ接收文件夹\MobileFile\IMG_20191001_204030.jpg'); HSV = rgb2hsv(I); V = HSV(:,:,3); V = floor(V * 255); V = histeq(V,256); V = V / 255; HSV(:,:,3) = V; OutImg = hsv2rgb(HSV); imshow(I); title('原图像'); figure, imshow(OutImg); title('直方图均衡化后的图像'); ```

图像增强局部直方图均衡化matlab代码

以下是在Matlab中实现图像增强的局部直方图均衡化的示例代码: ```matlab % 读取图像 img = imread('your_image.jpg'); % 设置每个小块的大小 block_size = 32; % 获取图像的大小 [img_height, img_width, num_channels] = size(img); % 计算图像中小块的数量 num_blocks_x = ceil(img_width / block_size); num_blocks_y = ceil(img_height / block_size); num_blocks = num_blocks_x * num_blocks_y; % 初始化输出图像 out_img = zeros(size(img)); % 对于每个颜色通道 for c = 1:num_channels % 对于每个小块 for i = 1:num_blocks_y for j = 1:num_blocks_x % 计算小块的边界 x_min = (j - 1) * block_size + 1; x_max = min(j * block_size, img_width); y_min = (i - 1) * block_size + 1; y_max = min(i * block_size, img_height); % 提取小块 block = img(y_min:y_max, x_min:x_max, c); % 计算小块的直方图均衡化 block_eq = adapthisteq(block); % 将均衡化后的小块写回输出图像 out_img(y_min:y_max, x_min:x_max, c) = block_eq; end end end % 显示原始图像和输出图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(out_img); title('图像增强的局部直方图均衡化后的图像'); ``` 这段代码与前面的局部直方图均衡化代码类似,不同之处在于它处理了彩色图像,并对每个颜色通道分别进行均衡化。这样可以避免颜色失真的问题,并且提高了图像的对比度和清晰度。你可以根据需要调整块大小。

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