matlab直方图处理的图像增强

Matlab中可以使用imhist函数进行图像直方图处理。下面介绍一些常用的图像增强方法：

1. 直方图均衡化

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像看起来更加清晰。使用imhist函数获取图像的直方图，然后计算累计分布函数（CDF），最后使用反函数将像素值映射到新的值域中。

示例代码：

I = imread('image.jpg');
J = histeq(I);
imshowpair(I,J,'montage');

2. 自适应直方图均衡化

自适应直方图均衡化可以在保留图像细节的同时增强对比度。它将图像分成许多小块，对每个块进行直方图均衡化，然后将这些块拼接在一起。

示例代码：

I = imread('image.jpg');
J = adapthisteq(I);
imshowpair(I,J,'montage');

3. 对数变换

对数变换可以增强图像中灰度值较低的区域，使得暗部细节更加清晰。对数变换公式为：s = c * log(1 + r)，其中s为输出像素值，r为输入像素值，c为常数。

示例代码：

I = imread('image.jpg');
c = 1;
J = c * log(1 + double(I));
J = uint8(J);
imshowpair(I,J,'montage');

4. 幂律变换

幂律变换可以增强图像中灰度值较高的区域，使得亮部细节更加清晰。幂律变换公式为：s = c * r^gamma，其中s为输出像素值，r为输入像素值，c和gamma为常数。

示例代码：

I = imread('image.jpg');
c = 1;
gamma = 0.5;
J = c * double(I).^gamma;
J = uint8(J);
imshowpair(I,J,'montage');

注意：以上方法可能会导致一些细节丢失或噪点增加。因此，应该根据具体情况选择适当的方法。