批量自适应直方图均衡化图像增强matlab

以下是批量自适应直方图均衡化图像增强的matlab代码：

% 批量读取所有图片
fileList = dir('*.jpg');
numFiles = length(fileList);

for i = 1:numFiles
    % 读取图片
    img = imread(fileList(i).name);
    
    % 进行自适应直方图均衡化增强
    img_eq = adapthisteq(img);
    
    % 显示原图和增强后的图像
    subplot(1,2,1);
    imshow(img);
    title('Original Image');
    subplot(1,2,2);
    imshow(img_eq);
    title('Enhanced Image');
    
    % 保存增强后的图像
    imwrite(img_eq, ['enhanced_' fileList(i).name]);
end

这段代码假定所有要增强的图像都在当前目录下，并且以.jpg格式保存。代码首先使用dir函数获取当前目录下所有以.jpg结尾的文件，然后使用一个循环依次读取每个文件。对于每个文件，调用adapthisteq函数进行自适应直方图均衡化增强，并使用subplot函数显示原图和增强后的图像。最后，使用imwrite函数将增强后的图像保存到磁盘上。

相关问题

批量对彩色图像进行自适应直方图均衡化Matlab

可以使用Matlab中的"adapthisteq"函数来实现批量对彩色图像进行自适应直方图均衡化。

首先，需要将所有的彩色图像读入Matlab中，可以使用"imread"函数实现：

img_folder = 'img_path'; % 图像文件夹路径
file_list = dir([img_folder, '\*.jpg']); % 获取文件夹中所有jpg文件
num_files = length(file_list); % 图像文件数量

for i = 1:num_files
    file_name = [img_folder, '\', file_list(i).name]; % 获取当前图像文件名
    img = imread(file_name); % 读取图像
    % 在这里进行自适应直方图均衡化操作
end

然后，对于每个读入的彩色图像，可以使用"adapthisteq"函数进行自适应直方图均衡化操作。需要注意的是，"adapthisteq"函数只能处理灰度图像，因此需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用"rgb2gray"函数实现：

gray_img = rgb2gray(img); % 将彩色图像转换为灰度图像
eq_img = adapthisteq(gray_img); % 进行自适应直方图均衡化操作

最后，将处理后的灰度图像转换回彩色图像，并保存到指定文件夹中。可以使用"imwrite"函数实现：

color_eq_img = cat(3, eq_img, eq_img, eq_img); % 将灰度图像转换为彩色图像
save_name = ['save_path\', file_list(i).name]; % 保存文件名
imwrite(color_eq_img, save_name); % 保存图像

将上述代码整合起来，就可以实现批量对彩色图像进行自适应直方图均衡化的操作：

img_folder = 'img_path'; % 图像文件夹路径
file_list = dir([img_folder, '\*.jpg']); % 获取文件夹中所有jpg文件
num_files = length(file_list); % 图像文件数量

for i = 1:num_files
    file_name = [img_folder, '\', file_list(i).name]; % 获取当前图像文件名
    img = imread(file_name); % 读取图像
    gray_img = rgb2gray(img); % 将彩色图像转换为灰度图像
    eq_img = adapthisteq(gray_img); % 进行自适应直方图均衡化操作
    color_eq_img = cat(3, eq_img, eq_img, eq_img); % 将灰度图像转换为彩色图像
    save_name = ['save_path\', file_list(i).name]; % 保存文件名
    imwrite(color_eq_img, save_name); % 保存图像
end