加强图像对比度的算法代码
时间: 2023-08-21 19:01:43 浏览: 45
以下是一个简单的算法来增加图像的对比度:
```python
import cv2
def increase_contrast(image_path, alpha, beta):
img = cv2.imread(image_path)
new_image = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)
return new_image
```
其中,`alpha` 控制对比度的增加,`beta` 控制亮度的增加。根据需要调整这两个参数即可。调用此函数需要传入图像路径和两个参数值 `alpha` 和 `beta`。例如:
```python
new_image = increase_contrast('image.jpg', 1.5, 10)
```
此代码将图像 `image.jpg` 的对比度增加了 50%,亮度增加了 10。
相关问题
matlab增强图像对比度的算法
Matlab中可以使用imadjust函数来增强图像对比度。该函数可以将图像的灰度级范围映射到指定的范围,从而增强图像的对比度。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 显示原图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
% 增强对比度
img_adj = imadjust(img,[0.2,0.8],[]);
% 显示增强后的图像
subplot(1,2,2);
imshow(img_adj);
title('增强对比度后的图像');
```
上述代码中,imadjust函数的第一个参数是待增强对比度的图像,第二个参数是映射后的灰度级范围,第三个参数为空表示不进行gamma校正。
你可以根据需要调整第二个参数,以达到最佳的对比度增强效果。
多尺度图像对比度增强算法
多尺度图像对比度增强(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,简称MSRCR)是一种经典的图像增强算法,用于增强图像的对比度和色彩,使图像更加清晰和自然。
MSRCR算法主要分为三个步骤:多尺度分解、对比度增强和色彩恢复。在多尺度分解中,使用高斯金字塔对原始图像进行分解,得到不同尺度的图像。在对比度增强中,对每个尺度的图像进行局部对比度增强,以增强图像的细节。在色彩恢复中,通过对增强后的图像进行颜色平衡,使图像的色彩更加自然。
至于VC实现部分,您可以使用VC++编程语言来实现MSRCR算法。具体实现方法可以参考相关的论文和代码,其中包括基于OpenCV的MSRCR实现等。