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1.MATLAB像处理：37：对比度增强技术
2.MATLAB数字图像处理（一）图像的函数函数基本操作
3.第二章 图像的点运算
4.imadjust使用方法

MATLAB像处理：37：对比度增强技术

       本文展示了几种图像增强方法，特别是源码对比度增强技术。三种主要函数包括imadjust，源代码histeq，函数函数和adapthisteq。源码这些方法在增强灰度和真彩色图像时有不同效果。源代码支持源码输出

       在增强灰度图像时，函数函数使用默认设置比较了三种技术的源码使用效果。对比度调整技术对灰度图像进行处理，源代码并与原始图像形成对比展示。函数函数imadjust对特定图像影响较小，源码但在增强图像对比度方面表现显著。源代码通过直方图分析，函数函数imadjust有效调整了图像对比度。源码相比之下，源代码视多发卡源码histeq实质上改变了图像，增加了细节但可能引起过饱和问题。

       为了更精确地调整轮胎图像的对比度，adapthisteq方法被采用。这种方法考虑了图像的不同部分，应用适当的变换。对比度增强级别可调整，防止过饱和，这是histeq方法可能引起的。adapthisteq技术较为复杂，适合处理需要特定亮度保持的图像。

       对于彩色图像，对比度增强通常通过将图像转换到包含亮度通道的颜色空间（如L * a * b *颜色空间）来实现。仅在亮度层上执行对比度调整，小立报名源码并保留a *和b *通道不变。亮度值调整范围后，将图像转换回RGB颜色空间，以保持原有颜色。

       通过将原始彩色图像与三种增强对比度后的图像进行对比展示，可以直观观察到不同技术对图像的处理效果。本文基于MATLAB官网内容进行修改，旨在提供清晰、具体的图像处理实例。

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MATLAB数字图像处理（一）图像的基本操作

       数字图像处理领域，MATLAB以其强大的功能与便捷性成为首选工具。本文以MATLAB Ra版本为例，深入浅出地介绍了图像处理的基本操作。

       首先，MATLAB提供`immread()`与`imshow()`函数实现图像读取与显示。`immread()`函数用于读取图像文件，例如读取一个名为“example.jpg”的图像时，代码可写为`img = immread('example.jpg');`。读取后的图像数据以结构体形式返回。`imshow()`函数则用于显示读取后的图像，只需将`imshow(img)`即可在MATLAB图形窗口中显示图像。免费源码是什么

       在图像处理过程中，常见操作之一是将灰度转换为负片，即调整图像的对比度，使得原本的白色部分变为黑色，黑色部分变为白色。MATLAB的`imadjust()`函数提供这一功能，其基本使用格式为`newImg = imadjust(originalImg, [low_in, high_in], [low_out, high_out])`。若要将图像转换为负片，只需设置`[low_in, high_in] = [0, 1]; [low_out, high_out] = [1, 0];`，即可实现黑白反转。

       对于彩色转换为灰度，MATLAB提供了`rgb2gray()`函数。这一函数基于公式`GRAY = 0. * R + 0. * G + 0. * B`，将RGB三通道图像转换为单通道灰度图像。使用时，只需调用`grayImg = rgb2gray(colorImg);`，其中`colorImg`代表原始彩色图像，`grayImg`则为转换后的灰度图像。

第二章 图像的点运算

        图像的点运算主要用于改变一副图像的灰度分布范围。操作对象是单个像素值，输出像素值只与输入像素值有关。

        横坐标表示图像的灰度值，取值为0~

        纵坐标表示出现次数的多少货概率的高低。

        matlab中，函数imhist()来获得灰度直方图。imhist(I, n) n可指定灰度级数。

        [counts1, x] = imhist(…）

        返回值counts为直方图的数据向量，counts(i)表示第i个灰度区间中的像素数目。

        stem()函数绘制针形图。

        灰度线性变换，就是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换，以此增强或者减弱图像的灰度。

        matlab对于矩阵计算有着先天的优势，如果换一种环境，则需要优化处理方法。由于中取值只对应种变换结果，可使用灰度映射表的方法，对所有灰度取值提前进行变换运算，并将结果保存在一个大小为的数组中，提高效率。

        基本形式为：

        对数变换扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像灰度分布更加符合人的视觉特征。可以增加图像暗部的细节。

        基本表达式为：

        当指数稍大时，如r>=2时，变换曲线趋近于一条垂直线，产生的图像近乎全黑，故实际引用时会是它们取值在0和1之间。

        幂次宾欢常用于显示设备的伽玛校正中。

        matlab自带灰度变换基本函数imadjust()

        基本表达式为

        指数变换扩展图像高灰度级，压缩低灰度级。

        灰度拉伸为改变图像对比度的常用方法。

        其与线性变换类似，不过采用的是分段线性变换。

        通常用两个控制点(x1,y1),(x2,y2)分三段实现灰度拉伸。

        中间线段斜率大于1，可以提高图像的对比度；小于1降低对比度。

        若x1=x2,y1=0,y2=,将产生一个二值图像。

        见p

        由此观之，imadjust()的两个参数，low_in与high_in即为x1,x2; low_out与high_out即为y1,y2。用此函数可以轻松实现灰度拉伸。

        对于连续的灰度密度函数，均衡公式为：

        离散型的灰度均衡公式为

        DB表示转化后的灰度值，DA是转化前的灰度值，Hi表示第i级的像素个数，A0为像素总数。

        matlab中用histeq()函数实现灰度均衡化

        规定化即为获得具有制定直方图的输出图像。又称直方图匹配。

        实现过程为现将原图做均衡化，

        再将匹配图像也做均衡处理，两者便相等，再求得反函数，可得：

        带入原图像素r即可获得输出图像。

        matlab中应用J = histeq(I, hgram)来实现。

        可将J变为以hgram为直方图的图像。

        以上内容来自《数字图像处理：原理与实践（matlab版）》左飞著，电子工业出版社。此为学习笔记。

imadjust使用方法

       在图像处理中，`imadjust`是一个非常有用的函数，用于调整图像的亮度和对比度。这个函数可以帮助我们改善图像的视觉效果，使其更适合进一步的分析或展示。`imadjust`的基本使用方法是将原始图像的亮度值映射到新的值范围，从而增强图像的对比度。下面将详细介绍`imadjust`的使用方法和参数。

       最简单的`imadjust`用法是 `J = imadjust(I)`，它会将图像`I`中的亮度值映射到一个新值范围中，并且使1%的数据在低高强度和饱和，从而增加输出图像`J`的对比度。这个操作等同于`imadjust(I,stretchlim(I))`，其中`stretchlim`函数用于计算图像的亮度范围。

       更复杂的用法是 `J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])`。这里，用户可以指定输入图像`I`中的亮度值映射到输出图像`J`的新值范围。`low_in`到`high_in`之间的值会被映射到`low_out`到`high_out`之间，超出这个范围的值会被剪切掉。用户可以选择空矩阵`[]`作为默认值，即保留图像的原始亮度范围。

       为了进一步控制亮度值的映射方式，可以使用 `J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)`。这里，`gamma`参数决定了描述值`I`和值`J`关系的曲线形状。当`gamma`小于1时，映射偏重于更高数值（明亮）的输出；当`gamma`大于1时，映射偏重于更低数值（灰暗）的输出。如果省略`gamma`参数，`imadjust`会使用线性映射。

       在调整索引色图像的调色板时，可以使用 `newmap = imadjust(map,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)`。这个函数接受一个调色板`map`，并根据给定的参数调整其颜色值。如果`low_in`、`high_in`、`low_out`、`high_out`和`gamma`都是标量，则对红、绿、蓝三个颜色分量同时进行映射。在某些情况下，当参数的维度为1*3时，可以对单个颜色分量进行独立的映射。

       对于RGB图像的调整，可以使用 `RGB2 = imadjust(RGB1,...)`。这个函数对RGB图像`RGB1`的红、绿、蓝调色板分别进行调整，从而改变颜色的视觉效果。调整后的颜色矩阵`newmap`和原始调色板`map`具有相同的大小。

       综上所述，`imadjust`函数提供了一系列灵活的参数选项，让用户能够根据需求精确调整图像的亮度、对比度和颜色。通过合理使用这些参数，我们可以显著提升图像的质量和可读性。