MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】灰度图像增强(附MATLAB、C++和python代码实现)
目录
前言
研究意义
算法原理
什么是灰度图像?
灰度变换
灰度线性变换
线性变换
分段线性变换
非线性变换
灰度直方图
灰度直方图均衡化
空域内灰度变换增强
代码实现
C++
1.灰度线性变换
2.灰度对数变换
3.灰度幂次变换与Gamma校正
4.分段线性变换
5.灰度级分层
MATLAB
灰度变换增强
imadjust()
brighten()
stretchlim()
imcomplement()
python
对数变换
指数变换
gamma变换
直方图均衡化
基于像素操作的图像灰度化处理
前言
图像增强技术是图像处理领域中一项很重要的技术。对图像恰当的增强,可以在去除图像噪声的同时能同时较好地保护图像特征,使图像更加清晰明显,从而提供给我们准确的信息。图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。
研究意义
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%,所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差,使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如,在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均,或是图像采集系统在采集过程中由于