AHE算法matlab代码

时间: 2023-11-26 22:47:24 浏览: 55
以下是AHE算法的Matlab代码及效果展示: ```matlab clear all; %清除Matlab缓存数据 close all; clc; % 读取图像 g = imread('F:\暗通道图像去雾matlab\图像去雾程序MATLAB\迷雾2.png'); f = rgb2gray(g); % 显示原图像 subplot 221; imshow(f); title('(a)原灰度图像'); % 默认参数下的AHE g1 = adapthisteq(f); subplot 222; imshow(g1); title('(b)使用adapthisteq默认值[8 8]'); % NumTiles置为[25 25]的AHE g2 = adapthisteq(f,'NumTiles',[25 25]); subplot 223; imshow(g2); title('(c)NumTiles置为[25 25]的结果'); % 使用NumTiles=[25 25]且ClipLimit=0.05的AHE g3 = adapthisteq(f,'NumTiles',[25 25],'ClipLimit',0.05); subplot 224; imshow(g3); title('(d)使用这一小片数量且ClipLimit=0.05'); ``` 效果展示: ![AHE算法效果展示](https://i.loli.net/2021/06/22/7J5zvKZVQ6qj1fO.png)
相关问题

AHE算法代码 python

以下是AHE算法的Python代码实现: ```python import cv2 import numpy as np def AHE(img, win_size): h, w = img.shape img_AHE = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) pad_size = win_size // 2 img_pad = cv2.copyMakeBorder(img, pad_size, pad_size, pad_size, pad_size, cv2.BORDER_REFLECT) for i in range(pad_size, h + pad_size): for j in range(pad_size, w + pad_size): hist, _ = np.histogram(img_pad[i - pad_size:i + pad_size + 1, j - pad_size:j + pad_size + 1].ravel(), 256, [0, 256]) cdf = hist.cumsum() cdf_min = np.min(cdf[cdf > 0]) img_AHE[i - pad_size][j - pad_size] = np.round(((cdf[img_pad[i][j]] - cdf_min) / ((win_size ** 2) - cdf_min)) * 255) return img_AHE img = cv2.imread("test.jpg", 0) img_AHE = AHE(img, 50) cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("img_AHE", img_AHE) cv2.waitKey() ```

clahe算法matlab代码

CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)是一种用于图像增强的算法。它首先将图像分成许多小块,然后对每个小块应用自适应直方图均衡化(AHE)算法。最后,通过插值来消除块之间的边界,确保增强后的图像平滑自然。下面是用MATLAB编写的CLAHE算法代码: ```matlab function enhanced_image = clahe(image, clip_limit, tile_size) % image:输入图像 % clip_limit:对比度裁剪阈值 % tile_size:分块尺寸 % 将输入图像转换为灰度图像 gray_image = rgb2gray(image); % 初始化增强后的图像 enhanced_image = zeros(size(gray_image)); % 计算图像的行数和列数 [rows, cols] = size(gray_image); % 计算行和列上的分块数 num_row_tiles = floor(rows / tile_size); num_col_tiles = floor(cols / tile_size); % 确保clip_limit不为0,限制范围为1到10之间 clip_limit = max(clip_limit, 1); clip_limit = min(clip_limit, 10); % 对每个分块应用AHE算法 for i = 1:num_row_tiles for j = 1:num_col_tiles % 获取当前分块的坐标 start_row = (i-1) * tile_size + 1; end_row = start_row + tile_size - 1; start_col = (j-1) * tile_size + 1; end_col = start_col + tile_size - 1; % 获取当前分块的图像 tile = gray_image(start_row:end_row, start_col:end_col); % 应用AHE算法 tile_eq = histeq(tile); % 裁剪直方图,并缩放到0-255范围 hist_clip = clipHist(tile_eq, clip_limit); % 将增强后的分块图像复制到输出图像中 enhanced_image(start_row:end_row, start_col:end_col) = hist_clip; end end % 标准化增强后的图像 enhanced_image = uint8(255 * mat2gray(enhanced_image)); end % 对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围 function hist_clip = clipHist(image, clip_limit) % 计算直方图 histogram = imhist(image); % 裁剪直方图 cdf = cumsum(histogram) / numel(image); cdf_clip = min(cdf, clip_limit / 100); cdf_clip = cdf_clip / max(cdf_clip); % 缩放直方图 hist_clip = round(cdf_clip(image) * 255); end ``` 以上是用MATLAB实现的CLAHE算法的代码。该代码首先将输入图像转换为灰度图像,然后对图像进行分块,并对每个分块应用AHE算法。最后,对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围,生成增强后的图像。

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