怎么用matlab图像增强

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图像增强中两类重要的处理方法：一种是灰度变换，另一种是直方图处理。

一、灰度变换

灰度变换通常可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。我们将分别给出实验，来查看其处理效果。

1、线性变换

例1：我们对一张较暗的图片进行简单的加法，提高他的亮度，从而可以看到隐藏在黑暗中的细节。

代码：

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bright_dark.jpg');

figure,imshow(I);

title('bright_dark.jpg');

J=I+100;

figure,imshow(J);

title('给每个像素增加100');

效果图：

2、分段线性变换

例2：下面是分段线性变换的算法及变换前后的对比图像。

对比图像：

3、非线性变换

例3：下面是一个对数变换的算法和实验效果图。

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\pic1.jpg');   %读入图像

I=mat2gray(I);   %对数变换不支持uint8类型的数据，将一个矩阵归一化为灰度图像的数据格式

J=log(I+1);

subplot(1,2,1);

imshow(I);

title('原图像');

subplot(1,2,2);

imshow(J);

title('对数变换后的图像');

效果图：

4、还有一种比较常用的线性变换方法——图像取反

取反操作适于增强嵌入暗色区域的白色或灰色细节，当整幅图像偏暗时，效果尤为明显。

例3： 

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bone.jpg');%读入图像

subplot(1,2,1);

imshow(I);

title('原图像');

J=imcomplement(I);

subplot(1,2,2);

imshow(J);

title('取反后的图像');

效果对比：

相同的效果可由以下代码实现。