MATLAB中直方图均衡化和线性与非线性增强

运用知识点
1、图像增强可以通过线性、指数变换、直方图均衡化来对图像进行增强
2、线性变换可以使的“黑色更黑，白色更白”从而增强图像的对比度，下面题二就是运用如下图的折线

3、灰度图像的直方图均衡化的步骤如下

一、

P=im2double(rgb2gray(imread('tes6.jpg')));
subplot(321),imshow(P),title('原图');
subplot(322),imhist(P);
I=imadjust(P,[70/256;180/256],[0/256;70/256]);
subplot(323),imshow(I),title('线性变化');
subplot(324),imhist(I);
J=histeq(I);
subplot(325),imshow(J),title('直方图均衡化');
subplot(326),imhist(J);

二、将RGB图像转换为HSV图像并对其中的V分量进行直方图均衡化
1、运用到了一下matlab函数

cat(3,A,B,C);                        //将ABC三个矩阵合并
histeq(M);                          //对M进行直方图均衡化
rgb2hsv(image);
hsv2rgb(image);

 P=imread('picture1.png');R=P(:,:,1);G=P(:,:,2);B=P(:,:,3);[H,S,V]=rgb2hsv(P);new_v=histeq(V);new_hsv2rgb=hsv2rgb(cat(3,H,S,new_v));subplot(141),imshow(P),title('rgb原图');subplot(142),imshow(V),title('原图V分量');subplot(143),imshow(new_v),title('直方图均衡化后V分量');subplot(144),imshow(new_hsv2rgb),title('直方图均衡化后rgb');

三、将一幅图像的RGB分量分别进行指数、线性、直方图均衡化变换再合并

P=imread('picture1.png');
R=P(:,:,1);
G=P(:,:,2);
B=P(:,:,3);
type=3;                                        //选择变换方式
type2_m=53;                                    //指数变换的系数
type3_a=80/256;type3_b=180/256;type3_c=30/256;type3_d=220/256;      //线性变换的系数，参照上图
switch typecase 1                                   //直方图变换new_r=histeq(R);new_g=histeq(G);new_b=histeq(B);case 2                                    //指数变换new_r=type2_m*log(double(R)+1);new_g=type2_m*log(double(G)+1);new_b=type2_m*log(double(B)+1);case 3                             //线性变换new_r=imadjust(R,[0;type3_a],[0;type3_c]);new_g=imadjust(G,[type3_a;type3_b],[type3_c;type3_d]);new_b=imadjust(B,[type3_b;1],[type3_d;1]);
end
subplot(231),imshow(R),title('r分量');
subplot(232),imshow(G),title('g分量');
subplot(233),imshow(B),title('b分量');
subplot(234),imshow(uint8(new_r)),title('新r分量');
subplot(235),imshow(uint8(new_g)),title('新g分量');
subplot(236),imshow(uint8(new_b)),title('新b分量');
figure;
subplot(121),imshow(P),title('原图');
subplot(122),imshow(uint8(cat(3,new_r,new_g,new_b))),title('变换后图像');

参考文献：
[1] 蔡利梅王利娟数字图像处理[M]. 中国矿业大学出版社 2014

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