伽马变换图像增强matlab

伽马变换是一种常见的图像增强方法，可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像质量。在Matlab中，可以使用以下代码实现伽马变换图像增强：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 设置伽马值
gamma = 1.5;

% 进行伽马变换
img_gamma = imadjust(img,[],[],gamma);

% 显示原图和伽马变换后的图像
subplot(1,2,1)
imshow(img)
title('原图')
subplot(1,2,2)
imshow(img_gamma)
title(['伽马值：',num2str(gamma)])

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取图像，然后通过`imadjust`函数进行伽马变换。`imadjust`函数的第三个参数是空数组，表示使用默认的对比度范围；第四个参数是伽马值，用于控制变换的强度。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将原图和伽马变换后的图像显示在同一窗口中。

相关问题

matlab伽马变换

Matlab的伽马变换是一种图像处理技术，用于调整图像的亮度和对比度。伽马变换的目的是通过对图像的每个像素进行非线性映射，改变图像的灰度级分布。

在Matlab中，可以使用不同的方法实现伽马变换。以下是三种常见的伽马变换方法：

1. 对数变换：通过将像素值取对数，并进行线性缩放，增强低灰度级，并抑制高灰度级。可以使用mat2gray和log函数实现对数变换。

2. 灰度反转：通过将图像的灰度级取反，即255减去原始灰度级的值，实现对图像的反转。可以使用imcomplement函数实现灰度反转。

3. Gamma变换：通过使用自定义的伽马映射函数，将输入图像的灰度级映射到新的灰度级。可以使用自定义的映射函数来实现Gamma变换。

以上是几种常见的Matlab伽马变换方法，可以根据具体的需求选择合适的方法进行图像处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数字图像处理--matlab图像反转、对数变换、伽马变换、对比度拉伸详解和代码实现](https://blog.csdn.net/fcxgfdjy/article/details/130458276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Gamma变换算法之Matlab&FPGA实现](https://blog.csdn.net/crazybingofpga/article/details/120790748)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

请写出伽马图像增强方法的matlab程序

伽玛校正是一种常用的图像增强技术，通过非线性变换恢复图像的动态范围。在MATLAB中，你可以使用`imadjust`函数来进行伽玛校正。以下是一个简单的伽玛校正的MATLAB程序示例：

% 假设你有一个8位灰度图像img
img = imread('your_image.png'); % 替换为你要处理的图片文件名

% 定义伽玛值，这里假设为2.2，可以根据需要调整
gamma_value = 2.2;

% 使用imadjust进行伽玛校正
enhanced_img = imadjust(img, [0, max(img(:))], [0, 1], gamma_value);

% 显示原图和增强后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Original Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(enhanced_img, 'InitialMagnification', 'fit');
title(sprintf('Gamma Corrected (Gamma=%f)', gamma_value));
title('Enhanced Image');

% 保存结果
imwrite(enhanced_img, 'enhanced_image.png');