matlab对图像进⾏gamma变换_MATLAB如何实现图像增强灰
度变换直⽅图均衡匹配
MATLAB如何实现图像增强灰度变换直⽅图均衡匹配
在MATLAB数字图像处理领域，如何实现空间域图像增强的灰度变换，以及图像直⽅图的均衡和匹配(配准)?本⽂通过⼤量的图⽚增强案例，从图像的显⽰效果和灰度直⽅图分析⼊⼿，通过⾃编程，详细地讲解了图像的四种灰度变换；使⽤ MATLAB ⾃带的 imadjust 函数；以及直⽅图均衡化和规定化(匹配)处理的图像增强⽅法。
Matla空间域图像增强：基本的灰度变换
1. 负⽚变换
2. 对数变换
3. 伽马变换
4. 灰度拉伸
使⽤imadjust函数增强图像
图像的直⽅图均衡化处理
图像的直⽅图规定化(匹配) 处理
为什么要进⾏图像增强操作
1. 显现图像被模糊了的细节
2. 突出⼀幅图像中感兴趣的特征
图像增强效果的评价
1. 有时候是⾮常主观的，不同的⼈，各有偏爱
2. 图像增强之后，以机器能识别为基本标准
主要参考⽂献
1. 冈萨雷斯数字图像处理，阮秋琦等译
2. 冈萨雷斯数字图像处理(MATLAB版)，阮秋琦等译
灰度图像的直⽅图
横轴：灰度图像的灰度级[0, L-1]
纵轴：[0, L-1] 中各灰度值的像素在图像总像素中的数量(所占⽐例) MATLAB 函数：imhist
MATLAB 中的很多操作和函数，不⽀持uint8 的数据类型
为了便于处理，⼀般将uint8 数据类型的图像，转换为double 型
转换函数：im2double
基本的图像灰度变换：伽马变换
伽马变换函数(double 类型图像)
令c = 1，设定不同的γ 值时，计算并绘制伽马变换函数
1. 当γ = 1 时，输出灰度与输⼊灰度相同
2. 当γ < 1 时，与对数变换的效果类似：太过灰暗的像素得到增强
3. 当γ > 1 时，与γ < 1 时刚好相反：太过明亮的像素得到抑制
matlab直方图
基本的图像灰度变换：灰度拉伸
灰度拉伸函数(double 类型图像)
令E = 20，设定不同的m 值，计算并绘制灰度拉伸函数令m = 0.5，设定不同的E 值，计算并绘制灰度拉伸函数
使⽤MATLAB imadjust函数增强图像
针对于图像的伽马变换，MATLAB ⾃带imadjust函数J = imadjust(I, [low;high], [bottom; top], gamma)输⼊灰度low ~ high à输出灰度bottom ~ top
输⼊灰度⼩于lowà输出灰度为bottom
输⼊灰度⼤于highà输出灰度为top
使⽤imadjust来增强前述所有的原始图⽚

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