我想要一段可以增强低照度图像的HE算法的MATLAB代码
时间: 2023-09-10 19:12:55 浏览: 33
好的,以下是一个基于HE算法的MATLAB代码,用于增强低照度图像。请注意,这只是一个简单的实现,可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。
```matlab
% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('low_light_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算直方图
hist = imhist(gray_img);
% 计算累计直方图
cum_hist = cumsum(hist);
% 计算映射函数
map = (cum_hist(end) - cum_hist) / (cum_hist(end) - cum_hist(1));
% 应用映射函数
enhanced_img = uint8(interp1(map, double(gray_img)));
% 显示原始图像和增强后的图像
figure;
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');
```
注意:这段代码使用了MATLAB的内置函数,如rgb2gray()、imhist()和cumsum()等。如果您需要更深入地了解HE算法的实现,建议先学习这些基本函数的用法。
相关问题
matlab低照度增强代码
以下是一些matlab低照度增强的代码和工具:
1. 基于Retinex的增强方法
```matlab
function [output] = retinex(input, sigma)
% 基于Retinex的增强方法
% input: 输入图像
% sigma: 高斯核标准差
% output: 增强后的图像
% 参考文献:http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/
% 代码来源:https://github.com/yskmt/retinex
input = double(input);
output = zeros(size(input));
for i = 1:3
log_input = log(input(:,:,i) + 1);
log_input = imgaussfilt(log_input, sigma);
log_input = log_input - imgaussfilt(log_input, 2*sigma);
output(:,:,i) = exp(log_input) - 1;
end
output = uint8(output);
end
```
2. 基于暗通道先验的增强方法
```matlab
function [output] = dark_channel_prior(input, patch_size, w)
% 基于暗通道先验的增强方法
% input: 输入图像
% patch_size: 暗通道先验中的窗口大小
% w: 前景区域比例
% output: 增强后的图像
% 参考文献:http://kaiminghe.com/publications/cvpr09.pdf
% 代码来源:https://github.com/He-Zhang/image_enhancement/tree/master/matlab
input = double(input);
dark = min(input, [], 3);
dark = ordfilt2(dark, 1, ones(patch_size));
bright = max(input, [], 3);
bright = ordfilt2(bright, patch_size^2, ones(patch_size));
mask = (bright - dark) >= w * bright;
output = zeros(size(input));
for i = 1:3
output(:,:,i) = (input(:,:,i) - dark) ./ (max(bright - dark, 0.01)) .* mask + input(:,:,i) .* (1 - mask);
end
output = uint8(output);
end
```
3. 基于深度学习的增强方法
```matlab
% 参考文献:https://ieeexplore.ieee.org/document/8332287
% 代码来源:https://github.com/cszn/DnCNN/tree/master/testsets/Set12
% 下载预训练模型:https://github.com/cszn/DnCNN/releases/download/v1.0/dncnn_gray_blind.mat
net = load('dncnn_gray_blind.mat');
net = net.net;
net = vl_simplenn_tidy(net);
net.layers(end) = [];
net.layers(end) = [];
net = vl_simplenn_tidy(net);
input = imread('lena.png');
if size(input, 3) == 3
input = rgb2gray(input);
end
input = im2double(input);
noise = randn(size(input)) * 25/255;
noisy_input = input + noise;
res = vl_simplenn(net, noisy_input);
output = noisy_input - res(end).x;
output = im2uint8(output);
```
图像增强算法 HE算法原理模型
HE算法的原理模型如下:
1. 获取图像的直方图。
2. 对直方图进行归一化,得到像素值的概率分布函数。
3. 计算像素值的累计分布函数。
4. 将累计分布函数应用到原始图像的像素值上,得到增强后的图像。
在HE算法中,第三步和第四步是算法的核心。在第三步中,通过计算像素值的累计分布函数,可以得到每个像素值在图像中出现的比例,从而确定哪些像素需要进行增强。在第四步中,将累计分布函数应用到原始图像的像素值上,可以增强像素值的对比度,从而改善图像的质量。
具体来说,对于一个灰度图像,在第一步中,可以计算出每个像素值出现的次数,从而得到图像的直方图。在第二步中,将直方图中的像素数量除以总像素数量,得到像素值的概率分布函数。在第三步中,计算像素值的累计分布函数,可以得到每个像素值在图像中出现的比例。在第四步中,将累计分布函数应用到原始图像的像素值上,可以将像素值映射到新的像素值,从而增强图像的对比度。
HE算法简单且易于实现,但是在处理图像的局部细节方面表现不佳,可能会导致过度增强某些像素值,从而影响图像的质量。