图像增强技术代码matlab
时间: 2023-11-21 08:59:19 浏览: 69
以下是Matlab中实现图像增强的两种方法的代码示例:
1. 灰度变换-直方图均衡化
```matlab
clc;
clear all;
picture = imread("dream.jpg");
picture1 = histeq(picture);
figure;
subplot(121);
imshow(picture);
title('原始图像');
subplot(122);
imshow(picture1);
title('直方图均衡化后的图像');
figure;
subplot(121);
imhist(picture);
title('原始图像直方图');
subplot(122);
imhist(picture1);
title('直方图均衡化后的图像直方图');
```
2. 空域增强-图像锐化
```matlab
clc;
clear all;
picture = imread("dream.jpg");
h = fspecial('unsharp');
picture1 = imfilter(picture, h);
figure;
subplot(121);
imshow(picture);
title('原始图像');
subplot(122);
imshow(picture1);
title('锐化后的图像');
```
相关问题
图像增强算法代码MATLAB
图像增强是一种通过改善图像的质量、对比度和细节来提高图像视觉效果的技术。MATLAB是一个功能强大的数值计算和编程环境,提供了许多用于图像处理和增强的函数和工具箱。下面是一个简单的图像增强算法的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像
image = imread('input.jpg');
% 灰度化
grayImage = rgb2gray(image);
% 直方图均衡化
enhancedImage = histeq(grayImage);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(enhancedImage);
title('增强后的图像');
```
上述代码首先使用`imread`函数读取输入图像,然后使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。接下来,使用`histeq`函数对灰度图像进行直方图均衡化,以增强图像的对比度和细节。最后,使用`imshow`函数显示原始图像和增强后的图像。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的图像增强算法可能更加复杂,并且可能需要使用其他函数和技术来实现更好的效果。
图像增强代码matlab
图像增强在数字图像处理中起着重要作用,它可以提高图像的质量和观感,使图像更加清晰和美观。在Matlab中,我们可以使用一些内置的函数来实现图像增强,下面我将介绍一些常用的图像增强方法及其对应的Matlab代码。
1. 灰度图像增强
对灰度图像进行直方图均衡化是一种常用的增强方法,可以通过以下代码实现:
```matlab
I = imread('gray_image.jpg');
J = histeq(I);
imshow(I), title('原始灰度图像');
figure, imshow(J), title('增强后的灰度图像');
```
2. 对比度增强
对比度增强可以通过对图像的像素值进行缩放来实现,可以使用imadjust函数来完成:
```matlab
I = imread('color_image.jpg');
J = imadjust(I, [0.3 0.7], []);
imshow(I), title('原始彩色图像');
figure, imshow(J), title('增强后的彩色图像');
```
3. 锐化
图像的锐化可以通过增强图像的边缘和细节来实现,可以使用imsharpen函数来完成:
```matlab
I = imread('color_image.jpg');
J = imsharpen(I);
imshow(I), title('原始彩色图像');
figure, imshow(J), title('锐化后的彩色图像');
```
这些是一些常见的图像增强方法及其在Matlab中的实现代码,通过这些方法可以有效地提高图像的质量和观感,使其更加适合我们的应用需求。