1.模糊增强代码
%模糊增强代码 function img=FuzzyHE_original(I) %对图像作基于模糊估计和直方图的增强变换 m=size(I,1); n=size(I,2); I1=double(I); I2=zeros(m,n); %对图像灰度值的期望 M=mean(I1(:)); K=128; E=255;%8bit图像 for i=1:m for j=1:n if I1(i,j)<M I2(i,j)=I1(i,j)+I1(i,j)/M*K; %区间[0,M-1]模糊增强 else I2(i,j)=(E-I1(i,j))*(I1(i,j)-K)/(E-M)+E; %区间[M,E]模糊增强 end end end %img=I2;%增强结果直接输出,可能出现反色的结果,部分值不在[0,255]之间 img=min(255,max(I2,0)); %将像素值修正到区间[0,255]之间 End
2.基于幂次变换的图像增强
clear all close all I{1}=double(imread(\'L.jpg\')); I{1}=I{1}/255; figure(1),subplot(2,4,1),imshow(I{1},[]),hold on I{2}=double(imread(\'L2.jpg\')); I{2}=I{2}/255; subplot(2,4,5),imshow(I{2},[]),hold on for m=1:2 Index=0; for lemta=[0.5 5] Index=Index+1; F{m}{Index}=I{m}.^lemta; subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[]) end end
请发表评论