clahe matlab
时间: 2023-08-08 11:09:21 浏览: 52
CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)是一种用于图像增强的算法,它可以提高图像的对比度和细节。在MATLAB中,你可以使用以下代码来实现CLAHE:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 应用CLAHE算法
cl_img = adapthisteq(gray_img, 'ClipLimit', 0.02, 'Distribution', 'rayleigh');
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(cl_img), title('CLAHE增强后的图像');
```
在上面的代码中,'image.jpg'是你要增强的图像文件名。首先,将图像转换为灰度图像,然后使用`adapthisteq`函数应用CLAHE算法。你可以通过调整`'ClipLimit'`参数来控制对比度限制的程度,以及通过`'Distribution'`参数来选择直方图均衡化的分布类型。
最后,使用`subplot`和`imshow`函数来显示原始图像和增强后的图像。
希望这可以帮助到你!如果有任何问题,请随时提问。
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图像 clahe matlab
CLAHE是指对比度有限自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization),是一种用于改善图像高动态范围场景下对比度的图像增强技术。在MATLAB中,可以通过自带的CLAHE函数来进行图像处理。
CLAHE在处理图像时,会通过将图像分成不同的小块,然后计算每个小块的直方图,并进行局部直方图均衡化。在均衡化时,需要限制每个小块的像素值范围,以避免过度增强局部细节导致图像噪声等问题。CLAHE在图像增强领域具有良好的效果,特别是可以增强医学图像中的细节和对比度。
在MATLAB中使用CLAHE函数处理图像时,需要输入要处理的图像以及一组参数,包括小块大小、限制对比度增强的系数、像素值范围等。处理完后,将得到一个处理后的图像,可以用于进一步处理或保存。
总之,CLAHE是一种常用的图像增强技术,可以通过MATLAB中的CLAHE函数快速进行图像处理,具有较好的效果。
AHE和CLAHE matlab代码实现
以下是AHE和CLAHE的Matlab代码实现。
AHE:
```matlab
function J = AHE(I,ws)
% Adaptive Histogram Equalization
% I: input image
% ws: window size
I = im2double(I);
[m,n] = size(I);
J = zeros(m,n);
for i = 1:m
for j = 1:n
i1 = max(i-ws,1);
i2 = min(i+ws,m);
j1 = max(j-ws,1);
j2 = min(j+ws,n);
J(i,j) = histeq(I(i1:i2,j1:j2),256);
end
end
end
```
CLAHE:
```matlab
function J = CLAHE(I,ws,K)
% Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization
% I: input image
% ws: window size
% K: contrast enhancement factor
I = im2double(I);
[m,n] = size(I);
J = zeros(m,n);
for i = 1:m
for j = 1:n
i1 = max(i-ws,1);
i2 = min(i+ws,m);
j1 = max(j-ws,1);
j2 = min(j+ws,n);
J(i,j) = adapthisteq(I(i1:i2,j1:j2),'NumTiles',[8,8],'ClipLimit',K);
end
end
end
```
其中,AHE函数实现了自适应直方图均衡化,ws表示窗口大小;CLAHE函数实现了对比度受限的自适应直方图均衡化,ws表示窗口大小,K表示对比度增强因子。