Advertisement

基于MATLAB的灰度线性拉伸程序编写

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本简介介绍了一种使用MATLAB编写的图像处理程序，该程序专注于实现灰度线性拉伸技术，以改善图像对比度和清晰度。 线性灰度拉伸程序：`mg`为拉伸后的结果；`A`为待拉伸的图像；`a、b`为待拉伸的范围；`c、d`为相应拉伸后的范围，其中 `a

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的灰度线性拉伸程序编写
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB软件实现图像灰度线性拉伸处理的编程方法，旨在改善图像对比度，适用于数字图像处理初学者和研究者。 线性灰度拉伸程序：mg为拉伸后的结果；A为待拉伸的图像；a、b为待拉伸的范围；c、d为相应拉伸后的范围，其中a  
  • 基于MATLAB的灰度线性拉伸程序编写
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB编写的图像处理程序，该程序专注于实现灰度线性拉伸技术，以改善图像对比度和清晰度。 线性灰度拉伸程序：`mg`为拉伸后的结果；`A`为待拉伸的图像；`a、b`为待拉伸的范围；`c、d`为相应拉伸后的范围，其中 `a  
  • MATLAB灰度拉伸技术
    优质
    MATLAB灰度拉伸技术是一种图像处理方法，通过调整图像中像素值的范围来增强对比度和细节。这种方法在医学影像、遥感等领域有广泛应用。 在MATLAB的GUI中实现图像灰度拉伸功能，并要求能够灵活选择（a,a’）点和（b,b’）点，支持鼠标交互。
     
  • MATLAB灰度拉伸功能
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB进行图像处理中的灰度拉伸操作，增强图像对比度，使细节更加清晰可见。通过调整灰度值范围，提升视觉效果和分析能力。 MATLAB灰度图像拉伸 ```matlab I = imread(chez.jpg); J = rgb2gray(I); % 将输入的RGB图像转换为灰度图 % 如果输入的是灰度图像，则不需要执行上述rgb2gray步骤 subplot(2, 2, 1); imshow(J); title(原始灰度图); subplot(2, 2, 2); imhist(J); title(原始灰度直方图); ```
     
  • MATLAB中的灰度图像拉伸
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下对灰度图像进行拉伸处理的方法与技巧，旨在改善图像对比度和视觉效果。 I = imread(chez.jpg); J = rgb2gray(I); % 将输入图像转换为灰度图像；如果输入的图像是灰度图像，则不需要此步骤 subplot(2, 2, 1), imshow(J) title(原始灰度图) subplot(2, 2, 2), imhist(J) title(原始灰度直方图) K = imadjust(J); % 使用函数imadjust进行灰度拉伸 % K=imadjust（I，[low_in high_in],[low_out high_out]） subplot(2, 2, 3), imshow(K) title(灰度拉伸效果图) subplot(2, 2, 4), imhist(K) title(灰度拉伸后图像直方图)
     
  • 针对灰度图像的非线性拉伸处理
    优质
    本研究探讨了一种新的非线性拉伸算法，旨在改善灰度图像的对比度和视觉效果，特别适用于光照条件不佳的情况。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 这段程序对灰度图像进行非线性拉伸处理。它将图像的灰度值分为三段：低灰度级、中灰度级和高灰度级，并分别对这三段进行压缩，以增强亮部与暗部之间的对比度。这种操作可以使明亮区域更加突出，而较暗的部分则显得更暗，从而有助于提高目标跟踪的效果。
     
  • 基于MATLAB的拉普拉斯锐化程序编写
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB编程实现图像处理中的拉普拉斯锐化算法，包括代码编写、调试及应用实例分析。 基于拉普拉斯算子的锐化程序如下：设mg为锐化后的结果，A为待锐化的图像。
     
  • Python中的2%线性拉伸
    优质
    Python中的2%线性拉伸介绍了一种利用Python编程语言进行图像处理的技术，通过调整图像中最低和最高2%亮度值来增强图片对比度。这种方法简单却有效，适用于多种数据可视化场景。 核心要点如下： 本方法专门针对遥感数据处理使用了Gdal库。如果处理的是普通图片，则可以采用cv2.imread()函数进行读取，并且不需要gdal。 - 使用np.percentile()函数。 - 使用np.clip()函数。 - 利用cv2.split()函数将图像拆分为不同的通道。 - 通过cv2.merge()函数合并不同通道的图像数据。 - 关于gdal库的具体使用方法在文中有所提及，但未提供详尽指南。 该代码适用于ipython环境。如果要在其他编辑器中运行，则需要进行一些调整以确保兼容性。 主要处理逻辑封装在名为TwoPercentLinear的函数内： ```python import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def TwoPercentLinear(image, max_out=): ``` 此处`max_out=`部分可能是一个未完成或错误的部分，实际使用时应根据具体需求补充完整。
     
  • 基于MATLAB的灰度线性变换实现.m
    优质
    本代码利用MATLAB编程环境实现图像的灰度线性变换，增强或减弱图像中的对比度，适用于初学者学习和研究。 fa表示变换的斜率，fb表示变化的截距，这个方法只能用于灰度图像的变换。
     
  • 基于MATLAB的红外图像增强算法——分段线性灰度拉伸与对比度调整-均衡及自适应算法代码
    优质
    本文章介绍了一种利用MATLAB实现的红外图像增强方法，包括分段线性灰度拉伸、对比度调整和均衡化处理，并提供自适应算法源码。 这份使用MATLAB语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法能够实现8位、14位及16位的灰度或红外图像的增强与拉伸，适用于过曝光、欠曝以及强光条件下的灰度图片。该算法采用分段线性拉伸技术，并结合了线性截断和直方图均衡等方法的优点。其核心思想是基于统计直方图将像素值分为低灰度、中灰度及高灰度三个区间，每个区间的调整使用不同的线性系数进行优化，以确保图像对比度良好且不失真。 分段的划分与拉伸参数的选择都是通过代码自动计算确定，并非人工调节。因此该算法具有广泛的适用性和稳定性，在经过大量红外图片测试后均表现出色。此外，它还具备排除异常点对增强效果影响的能力。本资源还包括一份能够批量处理图像的测试代码以及一批用于验证和参考的数据集。