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
时间: 2024-01-10 18:03:13 浏览: 32
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:
![CLAHE算法流程图](https://i.imgur.com/0cL0N6A.png)
2. 全局直方图均衡化算法流程图:
![全局直方图均衡化算法流程图](https://i.imgur.com/5zHHOeS.png)
3. 对数变换算法流程图:
![对数变换算法流程图](https://i.imgur.com/5hW2ZW0.png)
4. Retinex算法流程图:
![Retinex算法流程图](https://i.imgur.com/5KtGfY9.png)
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。
相关问题
详细解释图像增强直方图均衡化HE算法,AHE算法,CLAHE算法,对数变换算法相同点和不同点
图像增强是指对原始图像进行处理,以提高其视觉质量和可读性,直方图均衡化HE算法、自适应直方图均衡化AHE算法、限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE算法以及对数变换算法都是常用的图像增强方法,它们的相同点和不同点如下:
相同点:
1. 都是基于图像的灰度直方图进行像素处理,以增强图像的对比度和亮度。
2. 都是局部处理算法,能够处理图像中的局部低对比度区域。
不同点:
1. HE算法:是最基本的直方图均衡化算法,通过将图像灰度级的分布均匀化来增强图像的对比度和亮度。但是它容易导致图像中出现过度增强的情况,也不能很好地处理局部低对比度区域。
2. AHE算法:是对HE算法的改进,通过对每个像素的邻域进行统计和处理来提高对比度。但是,AHE算法在一些情况下会产生噪声和过度增强的问题。
3. CLAHE算法:是对AHE算法的改进,在AHE算法的基础上增加了对邻域像素的限制,以避免过度增强和噪声的问题。
4. 对数变换算法:是一种非线性的图像增强方法,它通过对灰度值进行对数变换来扩展灰度值范围,从而增加图像的对比度和亮度。与前三种算法不同,对数变换算法不需要进行像素直方图统计,因此它在处理图像时不会出现过度增强和噪声的问题。
总之,这四种图像增强算法各有优缺点,需要根据实际应用场景选择合适的算法。
全局直方图均衡化和CLAHE算法实现 c++
全局直方图均衡化和CLAHE算法都是图像处理中常用的增强算法,可以提升图像的对比度和细节。下面是它们的C++实现。
1. 全局直方图均衡化
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
cout << "Failed to load image!" << endl;
return -1;
}
Mat dst;
equalizeHist(src, dst);
namedWindow("Source Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Source Image", src);
namedWindow("Equalized Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Equalized Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
2. CLAHE算法
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
cout << "Failed to load image!" << endl;
return -1;
}
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(4.0);
Mat dst;
clahe->apply(src, dst);
namedWindow("Source Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Source Image", src);
namedWindow("CLAHE Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("CLAHE Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
注意:在使用CLAHE算法时,需要使用`createCLAHE()`函数创建CLAHE对象,并且设置`clipLimit`参数来控制对比度增强的程度。