利用matlab实现SAR 图像线性拉伸显示

SAR 图像是一幅灰度图像，由于极少数点（金属、裸地、建筑）的后向散射太强，而导致SAR图像强度图的值分布范围很广，而图像显示值的分布为[0,255]，因此，如果直接显示，将会导致图像颜色很暗，甚至是一片全黑。本博客利用matlab，实现SAR图像线性拉伸，从而更好的展现图像。

其主要步骤有：S1.根据线性拉伸百分比，找出最小、最大阈值，并将值域外的值重新赋值；S2.图像像素值归一化。

步骤S1代码：

%       Image       遥感图像矩阵
%       str_per     拉伸百分比*100
[row, col] = size(Image);               %计算矩阵大小bou_min = ceil(str_per/100*row*col);    %算出最小边界
bou_max = row*col - bou_min;            %算出最大边界temp = reshape(Image,1,row*col);        %重新排列-排列，目的是找出阈值
temp = sort(temp);                      %重新排列-排序，目的是找出阈值VPT_min = double(temp(bou_min));        %最小阈值
VPT_max = double(temp(bou_max));        %最大阈值Image(Image<VPT_min)=VPT_min;           %将小于阈值的元素赋值为最小阈值
Image(Image>VPT_max)=VPT_max;           %将大于阈值的元素赋值为最大阈值

步骤S2代码：

I = uint8((255/(VPT_max-VPT_min))*Image);      %图像（像素）归一化
imshow(I)                               %显示

整体代码：

function  Image_Stretching(Image,str_per)
%%  图像拉伸显示函数
%   单位：厦门大学联合遥感接收站
%   作者：胡礼珍
%   函数作用：用于拉伸遥感图像
%   输入：
%       Image       遥感图像矩阵
%       str_per     拉伸百分比*100
%
[row, col] = size(Image);               %计算矩阵大小bou_min = ceil(str_per/100*row*col);    %算出最小边界
bou_max = row*col - bou_min;            %算出最大边界temp = reshape(Image,1,row*col);        %重新排列-排列，目的是找出阈值
temp = sort(temp);                      %重新排列-排序，目的是找出阈值VPT_min = double(temp(bou_min));        %最小阈值
VPT_max = double(temp(bou_max));        %最大阈值Image(Image<VPT_min)=VPT_min;           %将小于阈值的元素赋值为最小阈值
Image(Image>VPT_max)=VPT_max;           %将大于阈值的元素赋值为最大阈值I = uint8((255/(VPT_max-VPT_min))*Image);      %图像（像素）归一化
imshow(I)                               %显示
end

引用时请标明出处，谢谢！

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

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