Matlab局部对比度统计代码解析与应用

资源摘要信息:"matlab图像对比度扩展代码" 1. MATLAB图像处理基础 MATLAB是一种高级编程语言，广泛应用于数值计算、数据分析、以及工程和科学绘图等领域。在图像处理领域，MATLAB提供了一套功能强大的图像处理工具箱，支持图像的读取、显示、分析、变换以及增强等操作。LGNstatistics代码是利用MATLAB对图像进行处理的一种具体实现。 2. 图像对比度扩展概念 图像对比度是指图像中明暗区域之间的差异程度，是衡量图像清晰度的重要指标之一。对比度扩展则是在图像处理中通过算法增强图像的对比度，使图像中的细节更加明显。LGNstatistics代码通过计算图像的局部对比度统计信息，实现对比度的扩展。 3. 局部对比度统计信息 局部对比度是指在图像的某个局部区域内，像素值的分布情况。LGNstatistics代码中使用了多尺度滤波器对自然场景图像进行处理，以此来提取和计算局部区域的对比度信息。 4. Weibull拟合 Weibull分布是一种连续概率分布，常用于描述物体的失效时间分布，但在图像处理中，也可以用于统计分布的拟合。LGNstatistics代码中使用Weibull拟合来计算Beta和Gamma参数，这两个参数能够反映图像中的能量和空间相干性。 5. 能量（CE）和空间相干性（SC） 能量（Contrast Energy, CE）和空间相干性（Spatial Coherence, SC）是图像处理中的两个重要参数。在LGNstatistics代码中，通过Weibull拟合的参数来近似计算CE和SC，这两个参数被认为能够更准确地描述基于Weibull拟合的局部对比度统计。 6. 视觉距离和监视点间距 代码中可以设置观看距离（viewingdist）和监视点间距（dotpitch），这两个参数模拟了人眼观察图像时的实际情况，对于计算图像的空间属性具有重要影响。 7. 视野（Field of View, FOV） 视野（FOV）是指观察者能够从某一位置看到的区域的大小。在LGNstatistics代码中，FOV用于估计CE和Beta，它影响图像对比度统计的计算结果。 8. LGNstatistics代码的运行方式 LGNstatistics代码包含一个主函数LGNstatistics.m和一个包装器函数run_LGNstatistics.m。用户可以通过运行run_LGNstatistics.m来处理指定文件夹中的所有图像文件。支持处理的图像文件格式包括.jpg、jpeg、png、bmp和tif。 9. 系统开源 标签“系统开源”表明LGNSatistics项目是开源的，意味着任何人都可以访问代码库（LGNstatistics-master），研究、修改和分发该代码，从而有助于社区的发展和知识的共享。 通过上述知识点的介绍，我们可以了解到LGNSatistics代码集的主要作用和使用方法。该代码集对于那些需要在MATLAB环境下分析图像局部对比度和相关统计信息的开发者来说，是一个非常实用的工具。