基于bimef实现低照度图像增强matlab代码
时间: 2023-07-31 22:02:00 浏览: 78
低照度图像增强是指通过一系列图像处理算法提升低照度条件下拍摄的图像质量,使其更加清晰明亮。基于bimef(改进边缘增强滤波)算法实现低照度图像增强的Matlab代码如下:
1. 首先,导入低照度图像到Matlab中,假设图像名称为"input.jpg"。
```
input_img = imread('input.jpg');
```
2. 然后,将该图像进行灰度化处理。
```
gray_img = rgb2gray(input_img);
```
3. 对灰度图像进行边缘增强滤波。
```
edge_enhanced_img = bimef(gray_img);
```
4. 对增强后的图像进行直方图均衡化,以增加图像对比度。
```
enhanced_img = histeq(edge_enhanced_img);
```
5. 最后,显示增强后的图像。
```
imshow(enhanced_img);
```
通过以上步骤,使用bimef算法实现了对低照度图像的增强,代码实现了灰度化、边缘增强滤波和直方图均衡化等处理,最终显示了增强后的图像。需要注意的是,此代码仅为实现低照度图像增强的简化代码,实际应用中可能需要进行更复杂的处理和参数调节,以获得更好的效果。
相关问题
低照度图像增强matlab代码
低照度图像增强是指对光线较暗的图像进行处理,以提高图像的亮度和清晰度。在Matlab中,可以使用以下代码实现低照度图像增强:
```matlab
% 读取低照度图像
img = imread('low_light_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行直方图均衡化
eq_img = histeq(gray_img);
% 对均衡化后的图像进行对比度增强
enhanced_img = imadjust(eq_img);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(enhanced_img);
title('增强后的图像');
```
这段代码首先读取低照度的图像,然后将其转换为灰度图像。接下来,使用直方图均衡化对灰度图像进行增强,以提高图像的对比度。最后,使用imadjust函数对均衡化后的图像进行进一步的对比度增强。最终,通过subplot函数将原始图像和增强后的图像显示在同一窗口中。
Retinex算法实现低照度图像增强系统设计代码matlab
Retinex算法是一种用于低照度图像增强的算法,可以通过调整图像的对比度和亮度,使其更加清晰明亮。下面是一个使用Matlab实现Retinex算法的示例代码:
```matlab
function [output] = retinex(input, sigma, gain, offset)
% input: 输入图像
% sigma: 高斯核标准差
% gain: 增益
% offset: 偏移量
% 将输入图像转换为双精度类型
input = im2double(input);
% 计算单尺度Retinex
log_input = log(input + 1); % 对数变换
gauss = fspecial('gaussian', size(input), sigma); % 高斯核
log_input_smooth = conv2(log_input, gauss, 'same'); % 滤波
output = gain * (log_input - log_input_smooth) + offset; % Retinex公式
% 将输出图像限制在0~1之间
output(output < 0) = 0;
output(output > 1) = 1;
end
```
使用时,只需要将需要增强的图像作为输入,设置好算法参数,调用函数即可。例如:
```matlab
input = imread('low_light_image.jpg');
sigma = 50;
gain = 10;
offset = 0.5;
output = retinex(input, sigma, gain, offset);
imshow(output);
```
其中,`sigma`、`gain`和`offset`分别代表高斯核标准差、增益和偏移量,可以根据实际需要调整。输出图像经过限制后的像素值在0~1之间,可以直接显示。
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