基于MATLAB的MMBEBHE图像增强系统

资 源 简 介

本项目实现了一种改进的双直方图均衡化算法，通过最小化平均亮度误差优化图像对比度增强。系统自动计算最佳分割阈值，分别均衡化两个子直方图，有效提升图像质量。适用于医学影像、遥感图像等领域的增强处理。

详 情 说 明

基于最小平均亮度误差的双直方图均衡化图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的双直方图均衡化算法（MMBEBHE），通过最小化平均亮度误差来优化图像对比度增强效果。该算法能够自动计算图像的最佳分割阈值，将原始直方图划分为两个子直方图并分别进行均衡化处理，在有效改善图像对比度的同时，保持输出图像的平均亮度与原始图像基本一致。

本系统特别适用于医学影像、监控图像等需要保持亮度一致性的专业应用场景，有效避免了传统直方图均衡化可能造成的过度增强和亮度失真问题。

功能特性

• 智能阈值分割：自动计算图像的最佳分割阈值，实现直方图的合理划分
• 亮度保持增强：通过最小平均亮度误差优化算法，确保增强后图像亮度与原始图像一致
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式
• 自动类型转换：支持8位/16位灰度图像或彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 宽分辨率适应：支持32×32像素至8192×8192像素的图像处理
• 可视化分析：提供处理前后的直方图对比图和亮度误差统计报告
• 直观对比显示：实时显示增强前后的图像对比效果

使用方法

基本调用方式

% 通过文件路径输入 enhanced_image = main('path/to/your/image.jpg');

% 通过图像矩阵输入 enhanced_image = main(input_image_matrix);

输出结果

• 主要输出：增强后的uint8格式灰度图像矩阵
• 附加输出：

- 处理前后的直方图对比分析图 - 亮度误差统计报告 - 增强前后图像对比显示窗口

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、自动灰度转换处理、最佳分割阈值的计算与优化、双直方图的均衡化操作、亮度误差的最小化控制，以及结果的可视化输出与统计分析功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块完成完整的图像增强任务。