matlab图像亮度增强

Matlab中图像亮度增强可以通过多种方法来实现，主要目的是提高图像的对比度，使得图像中的细节更加明显。这里介绍几种常见的亮度增强技术：

1. **直方图均衡化**（Histogram Equalization）：这种方法通过重新分布像素值，使图像的整体亮度分布更均匀，从而增强图像的视觉效果。在Matlab中，可以使用`imhisteq`函数或`histeq`函数对图像进行直方图均衡。

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
enhanced_img = imhisteq(img); % 对图像进行直方图均衡

2. **伽马校正**（Gamma Correction）：通过改变像素值的非线性关系来调整图像亮度。伽马函数通常表示为 \( I_{out} = I_{in}^{1/\gamma} \)。在Matlab中，可以使用`imadjust`函数进行伽马校正。

img = imread('image.jpg');
enhanced_img = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]); % 进行伽马校正，通常取γ=2.2

3. **线性拉伸**（Linear Stretching）：简单地将图像的灰度范围缩放到新的最小和最大值。例如：

img = imread('image.jpg');
min_val = min(img(:));
max_val = max(img(:));
enhanced_img = (img - min_val) * (255 / (max_val - min_val)); % 归一化到0-255范围

4. **自适应直方图均衡化**（Adaptive Histogram Equilization）：针对局部图像区域进行直方图均衡，避免全局处理导致的边缘过强。Matlab中的`imadapthist`函数可以实现这一点。

enhanced_img = imadapthist(img);