matlab局部直方图均衡化去雾
时间: 2023-09-13 12:09:15 浏览: 83
局部直方图均衡化是一种图像增强方法,在图像去雾方面也有着应用。该方法通过对图像的局部区域进行直方图均衡化处理,以提高图像的对比度和细节。具体实现过程如下:
1. 首先,将原始图像划分为多个重叠的滑动窗口,窗口的尺寸可以根据需要进行选择。
2. 对于每个窗口,分别对其RGB通道进行直方图均衡化,通过增加像素值的分布范围来增强图像的对比度。
3. 将经过局部直方图均衡化处理后的每个窗口重新整合到新的图像中,得到一张经过局部直方图均衡化去雾处理后的图像。
通过这种方法,可以在一定程度上保持原始图像的局部特征,提高图像的对比度和细节,从而实现图像的去雾效果。
需要注意的是,这只是局部直方图均衡化的一种应用方式,在实际操作中还可以结合其他图像增强方法或去雾算法来进一步改进和优化。同时,具体的matlab代码实现可以参考引用中提供的相关资料。
相关问题
局部分块直方图均衡化去雾matlab
实现局部分块直方图均衡化去雾的MATLAB代码如下:
```matlab
% 读取原始图像和深度图
img = imread('input.jpg');
depth = imread('depth.jpg');
% 转换为灰度图像
imgGray = rgb2gray(img);
% 将深度图像归一化到[0,1]范围内
depthNorm = double(depth)/255;
% 设置参数
winSize = 15; % 分块大小
k0 = 0.1; % 全局增益系数
k1 = 0.15; % 局部增益系数
% 分块直方图均衡化
imgEnh = zeros(size(imgGray));
for i = 1:size(imgGray,1)/winSize
for j = 1:size(imgGray,2)/winSize
% 计算当前块的范围
rowStart = (i-1)*winSize+1;
colStart = (j-1)*winSize+1;
rowEnd = min(rowStart+winSize-1,size(imgGray,1));
colEnd = min(colStart+winSize-1,size(imgGray,2));
% 提取当前块的图像和深度图像
imgBlock = imgGray(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd);
depthBlock = depthNorm(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd);
% 计算当前块的全局均值和标准差
mu = mean(imgBlock(:));
sigma = std(imgBlock(:));
% 计算当前块的局部均值和标准差
muL = mean(imgBlock(depthBlock>k0*sigma & imgBlock>mu));
sigmaL = std(imgBlock(depthBlock>k0*sigma & imgBlock>mu));
% 计算当前块的增益系数
k = k1*sigma/sigmaL + (1-k1)*mu/muL;
% 应用直方图均衡化
imgEnh(rowStart:rowEnd,colStart:colEnd) = adapthisteq(imgBlock,'NumTiles',[1 1],'ClipLimit',k);
end
end
% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(imgEnh);
title('去雾结果');
```
代码中使用`adapthisteq`函数进行局部分块直方图均衡化,并根据深度图像计算每个块的增益系数。最终得到去雾后的图像。
matlab局部直方图均衡化
在Matlab中,局部直方图均衡化是一种对图像进行增强的方法。它通过对图像中每个像素周围的邻域进行直方图均衡化,然后将结果应用于邻域中心的像素。这种方法可以提高图像的对比度和细节,并且可以根据需要调整模板的大小来获得不同的效果。它的步骤可以总结如下:
1. 确定邻域的大小:选择一个奇数行和奇数列的模板大小,例如3x3, 5x5等。
2. 遍历图像:从图像的左上角开始,逐个像素地遍历图像。
3. 计算邻域的直方图:对于每个像素,确定其邻域,并计算邻域中所有像素的灰度直方图。
4. 计算局部变换函数:使用邻域的直方图来计算局部变换函数,它将用于将邻域中心像素的灰度映射到新的值。
5. 应用局部变换函数:使用局部变换函数将邻域中心像素的灰度值映射到新的值。
6. 移动邻域中心:将邻域中心从当前像素移动到下一个像素,并重复步骤3到步骤5。
通过逐像素地进行局部直方图均衡化,可以保留图像中的细节并实现局部增强。这种方法相较于计算邻域中所有像素的直方图具有明显的优势。
总的来说,Matlab中的局部直方图均衡化是一种有效的图像增强方法,通过对图像的局部区域进行直方图均衡化来提高图像的对比度和细节。通过调整模板的大小和移动邻域中心,可以获得不同的效果。