数字图像处理Matlab对比度拉伸分段函数

在MATLAB中，数字图像处理中的对比度拉伸是一种常用的技术，用于增强图像的视觉效果，特别是当原始图像对比度较低时。对比度拉伸通过调整像素值范围，使得图像的亮部和暗部细节更易分辨。它通常涉及到两个步骤：

1. **确定原图像的灰度直方图**: 首先，我们需要计算图像的灰度值分布，这会给出一个概率分布，每个灰度级对应一定的频率。

2. **选择分割点**（通常称为"clip limits"）: 这是对比度拉伸的关键部分。可以选择一对最小值(min)和最大值(max)，将原图像分为两部分：一部分是低对比度区域，另一部分是高对比度区域。通常会选择直方图的某个百分比作为这两个阈值。

3. **线性变换**: 对于每个灰度值，如果它低于min，映射到新的最小值；如果它大于max，映射到新的最大值；介于两者之间的值则按比例缩放。

4. **应用变换**: 使用`imadjust`或`histeq`这样的函数对整个图像应用这个线性变换，从而实现对比度拉伸。

这里有一个简单的MATLAB代码示例：

% 假设im是输入图像
img = imread('example_image.jpg'); % 替换为你想要处理的图片路径
levelMin = 0; % 设定最小分割点
levelMax = 255; % 设定最大分割点

% 对比度拉伸
adjusted_img = imadjust(img, [levelMin levelMax], []);

% 显示原图和拉伸后的图
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(adjusted_img);
title('Contrast Stretched Image');