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MATLAB中的图像直方图均衡化与色调映射算法代码集合-Tone-Mapping-Library

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简介:
本项目提供了在MATLAB环境下实现图像直方图均衡化及多种色调映射技术的代码库。适用于需要进行高级图像处理的研究者和开发者。 在现实世界的场景中,图像通常具有很大的动态范围(最亮与最暗强度之比),可以跨越几个数量级。这样的高动态范围(HDR)图像无法直接显示在常规显示器上。为了获得更自然的外观,必须将亮度范围压缩到显示器支持的低动态范围内,同时尽量保持原有图像的特点。这一过程称为色调映射或动态范围压缩。 MATLAB提供了多种用于色调映射的算法供用户选择,并可根据速度、细节等需求进行调整。线性和对数缩放是其中两种方法:HDR图像可以通过这两种方式加载到程序中并以不同的像素值范围(而不仅仅是0-255)进行可视化处理。由于HDR图像是基于线性强度,而非低动态范围内非线性的量化形式,因此需要应用伽玛校正来获得合理的图像显示效果。 在Gamma函数方面有两种实现:一种是在不改变输入图像的缩放比例下直接应用;另一种则先将图像调整到0-1范围再进行处理。作为基本色调映射算法的一种,在对数亮度域中执行重新缩放,具体来说是计算亮度L=0.299R+0.587G+0.114B并对其取对数值来进行进一步的处理和调整。

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客服
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  • MATLAB-Tone-Mapping-Library
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    本项目提供了在MATLAB环境下实现图像直方图均衡化及多种色调映射技术的代码库。适用于需要进行高级图像处理的研究者和开发者。 在现实世界的场景中,图像通常具有很大的动态范围(最亮与最暗强度之比),可以跨越几个数量级。这样的高动态范围(HDR)图像无法直接显示在常规显示器上。为了获得更自然的外观,必须将亮度范围压缩到显示器支持的低动态范围内,同时尽量保持原有图像的特点。这一过程称为色调映射或动态范围压缩。 MATLAB提供了多种用于色调映射的算法供用户选择,并可根据速度、细节等需求进行调整。线性和对数缩放是其中两种方法:HDR图像可以通过这两种方式加载到程序中并以不同的像素值范围(而不仅仅是0-255)进行可视化处理。由于HDR图像是基于线性强度,而非低动态范围内非线性的量化形式,因此需要应用伽玛校正来获得合理的图像显示效果。 在Gamma函数方面有两种实现:一种是在不改变输入图像的缩放比例下直接应用;另一种则先将图像调整到0-1范围再进行处理。作为基本色调映射算法的一种,在对数亮度域中执行重新缩放,具体来说是计算亮度L=0.299R+0.587G+0.114B并对其取对数值来进行进一步的处理和调整。
  • 技术(tone mapping)
    优质
    色调映射技术是一种图像处理方法,用于将高动态范围(HDR)图像转换为低动态范围(LDR)显示设备可呈现的图像,保留画面细节与真实感。 这是一本关于色调映射及图像优化的书籍,我从国外网站上下载了它,这本书非常难找。对学习ISP(影像信号处理)以及图像处理很有帮助。
  • Matlab灰度__
    优质
    本资源提供了一段在MATLAB环境下用于实现灰度图像直方图均衡化的代码。通过该程序,用户能够有效增强图像对比度,改善视觉效果。 灰度直方图可以通过MATLAB实现图像的直方图均衡化。
  • MATLAB匹配
    优质
    本段落介绍如何在MATLAB中实现图像的直方图均衡化及直方图规定化(匹配)的具体代码示例和技术细节,旨在提升图像对比度和特征可见性。 利用MATLAB编写的直方图均衡化和直方图匹配的函数。
  • MATLAB增强——
    优质
    本段落介绍了一种使用MATLAB实现的图像处理技术——直方图均衡化。通过调整图像的对比度和亮度,该方法能够显著改善图像视觉效果,并附有具体代码示例,适合初学者理解和实践。 该压缩包包含一种图像增强方法——直方图均衡化的MATLAB代码,并附有部分注释。
  • HL.zip_mfc 处理__
    优质
    本项目提供了图像直方图均衡化的MATLAB实现,通过调整图像中像素值的概率分布来提升对比度,适用于图片增强和预处理。 关于图像的直方图均衡化,在VC++ MFC环境中实现这一技术的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解直方图均衡化的原理:通过调整图像中像素值的概率分布,可以增强对比度并改善视觉效果。在MFC应用程序开发过程中,可以通过读取和显示原始图像开始,然后计算其灰度级的频率分布(即直方图),接着应用算法进行变换以达到均衡化的效果,并最终展示处理后的结果。整个过程需要掌握C++编程技能以及对图形界面设计的理解。
  • MATLAB
    优质
    本段代码展示了如何使用MATLAB实现图像处理技术中的直方图均衡化。通过调整图像的对比度来增强其视觉效果,是提高图像细节可见性的有效方法之一。 我实现了一套直方图均衡化的代码,并附上了测试图片。这套工具可以直接使用。
  • MATLAB
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB中实现图像处理技术——直方图均衡化。该方法能够增强图像对比度,提高视觉效果。 使用MATLAB实现直方图均衡化可以通过以下函数来完成: ```matlab function histgramequalization(A) % 对一幅图像进行直方图均衡化 A = imread(barb.jpg); [m, n] = size(A); B = zeros(size(A)); l = m * n; r = zeros(1, 256); y = zeros(1, 256); A = double(A); for i=1:m for j=1:n r(A(i,j)+1) = r(A(i,j)+1) + 1; end end ``` 这段代码定义了一个名为`histgramequalization`的函数,用于对输入图像进行直方图均衡化处理。首先读取图片并获取其尺寸,然后初始化一个与原图像大小相同的零矩阵B和长度为256的一维数组r(用来存储每个灰度级出现的次数),以及另一个同样长度的一维数组y。 接下来将原始图像数据转换为双精度类型,以便进行后续处理。通过嵌套循环遍历每一个像素点,并统计其对应的灰度值在直方图中的频率。
  • 局部
    优质
    本文章探讨了图像处理中两种重要的技术——直方图均衡化和局部均衡化的原理及应用。通过优化图像对比度,这两种方法能够显著提升图像的质量和视觉效果。适合对计算机视觉领域感兴趣的读者阅读。 基于MATLAB的图像处理技术包括直方图均衡化和局部均衡化方法,这些方法可以使图像中的灰度级分布更加均匀和平坦。
  • RGB
    优质
    本代码实现RGB彩色图像的直方图均衡化处理,增强图像对比度和细节展示,适用于图像预处理或视觉效果改进。 这段代码是在我使用VC6.0进行数字图像处理上机实验时编写的作品,所用的文件是.raw格式的原始图像文件。供大家学习参考!