img_enhanced = imadjust(img, [0.2 0.8], [], 1.5)是什么意思
时间: 2024-05-31 17:07:59 浏览: 21
这个语句是在 MATLAB 中使用的,其作用是增强图像的对比度和亮度。具体来说:
- imadjust() 函数是 MATLAB 中用于调整图像对比度和亮度的函数。
- img 是需要增强的图像。
- [0.2 0.8] 是一个长度为 2 的向量,表示原图像中灰度级范围的上下限,这里表示使用原图像的 20% 到 80% 的灰度级范围来进行增强。
- [] 表示输出图像的灰度级范围不需要进行调整,即保持原样。
- 1.5 是一个缩放因子,用于调整对比度增强的程度。数值越大,增强的程度越大。
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基于以下代码将图像改为呈现彩色图像% --- Executes on button press in enhance_image. function enhance_image_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to enhance_image (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % 获取待处理的图像 img = handles.img; if isempty(img) % 图像为空,不能进行处理 warndlg('Please open an image first.', 'Warning'); return; end % 灰度化 gray_img = rgb2gray(img); % 动态范围压缩 compressed_img = imadjust(gray_img,stretchlim(gray_img),[0 1]); % 高斯滤波 filtered_img = imgaussfilt(compressed_img, 1.5); % 修复的灰度图 repaired_img = imsubtract(2*gray_img, filtered_img); % 色彩恢复 if size(img, 3) == 3 % 如果是彩色图像 % 拆分通道 R = img(:,:,1); G = img(:,:,2); B = img(:,:,3); % 对每个通道进行增强 R_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(R)); G_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(G)); B_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(B)); % 合并通道 enhanced_img = cat(3, R_enhanced, G_enhanced, B_enhanced); else % 如果是灰度图像 % 对灰度图进行增强 enhanced_img = imhistmatch(repaired_img, histeq(gray_img)); end % 显示处理结果 imshow(enhanced_img, 'Parent', handles.axes2);
要将图像呈现为彩色图像,可以将以下代码中的灰度图像转换为彩色图像:
```
% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);
% 动态范围压缩
compressed_img = imadjust(gray_img,stretchlim(gray_img),[0 1]);
% 高斯滤波
filtered_img = imgaussfilt(compressed_img, 1.5);
% 修复的灰度图
repaired_img = imsubtract(2*gray_img, filtered_img);
% 色彩恢复
if size(img, 3) == 3 % 如果是彩色图像
% 拆分通道
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);
% 对每个通道进行增强
R_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(R));
G_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(G));
B_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(B));
% 合并通道
enhanced_img = cat(3, R_enhanced, G_enhanced, B_enhanced);
else % 如果是灰度图像
% 对灰度图进行增强
enhanced_img = imhistmatch(repaired_img, histeq(gray_img));
end
```
更具体地,可以将`gray_img`替换为原始图像`img`,并跳过灰度化步骤,如下所示:
```
% 动态范围压缩
compressed_img = imadjust(img,stretchlim(img),[0 1]);
% 高斯滤波
filtered_img = imgaussfilt(compressed_img, 1.5);
% 修复的彩色图
repaired_img = imsubtract(2*img, filtered_img);
% 色彩恢复
% 拆分通道
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);
% 对每个通道进行增强
R_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(R));
G_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(G));
B_enhanced = imhistmatch(repaired_img, histeq(B));
% 合并通道
enhanced_img = cat(3, R_enhanced, G_enhanced, B_enhanced);
```
对于此运算,数组的大小不兼容。img_enhanced = (double(img_histeq) + double(img_median)) / 2;
如果出现数组的大小不兼容的错误,可能是因为img_histeq和img_median的大小不同,无法进行加法运算。解决方法是确保两个数组的大小相同,可以使用resize或者crop等函数来调整数组的大小,使它们匹配。
另外,还需要注意数据类型的匹配问题。在这段代码中,img_histeq和img_median应该是相同的数据类型,即都是单通道的灰度图像。在将它们转换为double类型进行计算时,需要确保数据类型的一致性。可以使用cv::Mat::convertTo函数来转换数据类型,例如:
```
img_histeq.convertTo(img_histeq_double, CV_64F);
img_median.convertTo(img_median_double, CV_64F);
img_enhanced = (img_histeq_double + img_median_double) / 2;
```
其中,CV_64F表示数据类型为double。