伽马变换图像增强matlab
时间: 2023-06-20 07:05:12 浏览: 158
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:
```matlab
% 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:
```matlab
% 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');
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