低照度图像增强 直方图均衡化

低照度图像增强是指对于光线较暗的图像，采用一定的算法提高图像亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。其中直方图均衡化是一种常用的低照度图像增强方法。

直方图均衡化的原理是将图像中的像素值按照一定的规则重新分配，使得图像的像素值分布更加均匀。具体来说，就是将图像中的每个像素点的灰度值映射到一个新的灰度值上，使得新的灰度值分布更加均匀，从而增加图像的对比度和亮度。

直方图均衡化的步骤如下：

1. 统计图像中每个像素值的出现次数，得到灰度直方图。

2. 计算灰度直方图的累积分布函数。

3. 将每个像素值的灰度值根据累积分布函数进行映射，得到新的灰度值。

4. 将新的灰度值赋给图像中的每个像素点，得到增强后的图像。

需要注意的是，直方图均衡化可能会导致图像的噪声增加，因此在实际应用中，常常采用一些改进的方法来减少噪声的影响，如自适应直方图均衡化等。

相关问题

matlab低照度图像增强CLAHE、全局直方图均衡化、对数变换、retinex算法流程图设计

以下是Matlab低照度图像增强的四种算法的流程图设计：

1. CLAHE算法流程图：


2. 全局直方图均衡化算法流程图：


3. 对数变换算法流程图：


4. Retinex算法流程图：


这些流程图只是简单的展示了算法的基本流程，具体实现还需要结合具体的代码来进行。希望这些流程图对您有所帮助。

低照度图像增强matlab代码

低照度图像增强是指对光线较暗的图像进行处理，以提高图像的亮度和清晰度。在Matlab中，可以使用以下代码实现低照度图像增强：

% 读取低照度图像
img = imread('low_light_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行直方图均衡化
eq_img = histeq(gray_img);

% 对均衡化后的图像进行对比度增强
enhanced_img = imadjust(eq_img);

% 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(enhanced_img);
title('增强后的图像');

这段代码首先读取低照度的图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用直方图均衡化对灰度图像进行增强，以提高图像的对比度。最后，使用imadjust函数对均衡化后的图像进行进一步的对比度增强。最终，通过subplot函数将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。