图像对比度增强的matlab代码

资 源 简 介

图像对比度增强的matlab代码

详 情 说 明

在Matlab中实现图像对比度增强是数字图像处理的常见需求，主要通过调整像素值分布来改善视觉效果。以下是两种经典方法的实现思路：

直方图均衡化 这种方法通过重新分配图像灰度级来拉伸对比度，特别适用于整体偏暗或偏亮的图像。Matlab内置的`histeq()`函数会自动计算累积分布函数，并将原始直方图映射到更均匀的分布。对于彩色图像，通常需要先转换到HSV/HSI色彩空间，仅对亮度分量进行处理。

灰度变换函数 通过自定义的线性或非线性映射函数（如伽马校正）调整像素值范围。例如： 线性拉伸：将原始最小/最大像素值映射到0-255的全范围 分段线性变换：对特定灰度区间进行针对性拉伸 对数/指数变换：压缩高亮或阴影区域的动态范围

实际应用中需注意：过度增强可能导致噪声放大或细节丢失，建议结合自适应算法（如CLAHE）或区域分割技术进行局部优化。对于医学影像等专业领域，还需要考虑特定标准下的对比度要求。