matlab 局部对比度拉伸

Matlab中可以使用`adapthisteq`函数来进行局部对比度拉伸。该函数的语法格式如下：

J = adapthisteq(I,'NumTiles',[m n],'ClipLimit',c)

其中，`I`表示输入的图像，`NumTiles`表示图像被分割成`m`行`n`列的小块进行处理，`ClipLimit`表示对比度限制参数，取值范围为0到1。`adapthisteq`函数会对每个小块进行对比度拉伸，从而使图像的局部细节更加清晰。

下面是一个示例代码：

I = imread('cameraman.tif');
J = adapthisteq(I,'NumTiles',[8 8],'ClipLimit',0.02);
imshowpair(I,J,'montage');

运行结果如下图所示：


相关问题

matlab局部图像直方图拉伸

局部图像直方图拉伸是一种通过改变图像的对比度来增强图像细节的方法。在Matlab中，可以使用imadjust函数来实现局部图像直方图拉伸。具体步骤如下：
1. 首先，使用imadjust函数对图像进行对比度拉伸增强。imadjust函数的语法是J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)，其中I是原始图像，[low_in high_in]是输入图像的像素值范围，[low_out high_out]是输出图像的像素值范围，gamma是其他像素点的映射参数。
2. 在代码中，可以通过计算原始图像的最小像素和最大像素来得到输入图像的像素值范围。然后，将输出图像的像素值范围设置为[0, 1]，即将图像灰度值归一化到0到1之间。
3. 调用imadjust函数并传入相应的参数，得到对比度拉伸增强后的图像。
4. 最后，可以使用subplot函数将原始图像和增强后的图像进行对比展示。

这样，就可以通过Matlab实现局部图像直方图拉伸。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数字图像处理实验之对比度拉伸、直方图均衡化和规定化](https://blog.csdn.net/qq_56982298/article/details/127795700)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab全局拉伸和局部拉伸

在MATLAB中，"全局拉伸"和"局部拉伸"通常用于图像处理，特别是数据可视化和预处理中，它们可以帮助调整图像的对比度，使得某些特征更明显。

1. 全局拉伸（Global Stretching）：这种方法对整个图像的灰度范围进行线性变换，将所有像素值映射到新的灰度级别上。例如，通过查找图像的最大值和最小值，然后选择一个适当的比例缩放范围，可以使图像的亮度均匀分布，突出整体细节。

img = imread('your_image.jpg'); % 读取图像
min_val = min(img(:)); % 找到最小灰度值
max_val = max(img(:)); % 找到最大灰度值
stretch_img = (img - min_val) * (255 / (max_val - min_val)) + 0; % 拉伸操作

2. 局部拉伸（Local Stretching）：也称为区域拉伸，它只改变图像中某个特定区域（如兴趣点周围的像素）的灰度级分布。这有助于增强特定区域的对比度，对于检测和分析目标很有帮助。通常会先进行边缘检测或感兴趣区域的选取，然后对这些区域应用拉伸。

se = strel('disk', 3); % 创建一个3x3的圆形结构元素
local_window = imfilter(img, se); % 窗口平滑
local_min = min(local_window(:));
local_max = max(local_window(:));
local_stretch = (local_window - local_min) * (255 / (local_max - local_min));