matlab亮度增强代码
一、前言
在数字图像处理中，亮度增强是常用的一种技术。它可以使图像的亮度更加均匀，提高图像的对比度，使细节更加清晰。本文将介绍使用MATLAB实现亮度增强的代码。
二、亮度增强原理
亮度增强的原理是通过调整图像中每个像素点的灰度值来达到提高图像对比度和清晰度的目的。常用的方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对数变换等。
三、直方图均衡化
1. 原理
直方图均衡化是最常用的一种亮度增强方法。它通过将输入图像转换为具有平坦直方图的输出图像来达到增强效果。具体步骤如下：
（1）计算输入灰度级别范围内每个灰度级别出现的概率。
（2）计算累积分布函数。
（3）根据累积分布函数将输入灰度值映射到输出灰度值。
2. 代码实现
以下是MATLAB实现直方图均衡化的代码：
```matlab
function output = histeq(input)
    [M, N] = size(input);
    num_pixels = M * N;
    output = uint8(zeros(M, N));
   
    % 计算灰度直方图
    hist = imhist(input);
   
    % 计算累积分布函数
    cdf = cumsum(hist) / num_pixels;
   
    % 映射输入灰度值到输出灰度值
    for i = 1:M
        for j = 1:N
            output(i,j) = round(cdf(input(i,j)+1) * 255);
        end
    end
   
end
```
四、自适应直方图均衡化
1. 原理
自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法。它将输入图像分成若干个小区域，每个小区域内进行直方图均衡化，以达到更好的增强效果。
2. 代码实现
以下是MATLAB实现自适应直方图均衡化的代码：
```matlab
function output = adapthisteq(input)
直方图均衡化的基本原理
    [M, N] = size(input);
    num_pixels = M * N;
    output = uint8(zeros(M, N));
   
    % 将输入图像分成若干个小区域，每个小区域内进行直方图均衡化
    block_size = 16;
    for i = 1:block_size:M-block_size+1
        for j = 1:block_size:N-block_size+1
           
            % 获取当前小区域内的像素值并计算灰度直方图和累积分布函数
            block = input(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
            hist = imhist(block);
            cdf = cumsum(hist) / num_pixels;
           
            % 映射当前小区域内的像素值到输出灰度值
            for x = i:i+block_size-1
                for y = j:j+block_size-1
                    output(x,y) = round(cdf(input(x,y)+1) * 255);
                end
            end
           
        end
    end
   
end
```
五、对数变换
1. 原理
对数变换是一种简单的亮度增强方法。它通过对输入图像的灰度值进行对数变换，使得图像中低灰度部分的细节更加明显。
2. 代码实现
以下是MATLAB实现对数变换的代码：

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