matlab CLAHE代码
时间: 2023-07-10 14:32:41 浏览: 64
以下是使用Matlab进行自适应直方图均衡化(CLAHE)的代码:
```matlab
% 读取图片
img = imread('lena.png');
% 设置CLAHE参数
cl = 0.01; % 对比度限制
sz = 8; % 邻域大小
% 进行CLAHE
img_clahe = adapthisteq(img,'ClipLimit',cl,'NumTiles',[sz sz]);
% 显示原图和CLAHE后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_clahe);
title('CLAHE Image');
```
首先,使用`imread`函数读取图片。然后,使用`adapthisteq`函数进行自适应直方图均衡化。`ClipLimit`参数控制对比度的限制,`NumTiles`参数控制邻域的大小。最后,使用`subplot`函数将原图和CLAHE后的图像显示在同一幅图中。
相关问题
matlab clahe 函数
MATLAB中的CLAHE函数是用于对图像进行对比度增强的。CLAHE是指对比度受限自适应直方图均衡化,它能够提高图像的局部对比度,从而使细节更加清晰。CLAHE函数可以通过以下方式调用:
```
J = adapthisteq(I,'NumTiles',[m n],'ClipLimit',c);
```
其中,I是输入的图像,J是输出的增强后的图像。NumTiles参数指定了图像被分成的网格的数量(m和n分别对应着横向和纵向的网格数)。ClipLimit参数指定了在直方图均衡化时限制对比度的值。
CLAHE函数的使用示例:
```
I = imread('cameraman.tif');
J = adapthisteq(I,'NumTiles',[8 8],'ClipLimit',0.02);
figure, imshow(I), title('Original Image');
figure, imshow(J), title('CLAHE Image');
```
这段代码将读取一个名为“cameraman.tif”的图像,并对其进行CLAHE增强。增强后的图像将显示在一个新的窗口中。
clahe算法 matlab代码
CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,限制对比度自适应直方图均衡化)是一种用于图像增强的算法。它是对直方图均衡化方法的改进,通过对图像的小块进行直方图均衡化,限制对比度的增加,从而避免了过度增强的问题。
在MATLAB中,我们可以使用`adapthisteq`函数来实现CLAHE算法。下面是一个使用CLAHE算法增强图像的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取原始图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 选择CLAHE算法参数
clip_limit = 0.03; % 对比度限制因子
tile_size = [8 8]; % 块的大小
% 应用CLAHE算法进行图像增强
enhanced_img = adapthisteq(gray_img, 'ClipLimit', clip_limit, 'TileSize', tile_size);
% 显示增强后的图像
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');
```
在上面的代码中,首先读取原始图像,并将其转换为灰度图像。然后选择CLAHE算法的参数,包括对比度限制因子和块的大小。最后使用`adapthisteq`函数来应用CLAHE算法进行图像增强,并通过子图显示原始图像和增强后的图像。
以上就是使用MATLAB实现CLAHE算法的代码示例,希望能对你有所帮助!