基于RSIHE算法的MATLAB图像增强与对比度优化实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现递归子图像直方图均衡化(RSIHE)算法，通过递归分割图像为2^r个子块并分别进行直方图均衡化，有效增强图像对比度，同时避免传统方法产生的过度增强问题。适用于医学影像、遥感图像等领域的对比度优化处理。

详 情 说 明

基于RSIHE算法的图像增强与对比度优化项目

项目介绍

本项目实现递归子图像直方图均衡化(RSIHE)算法，通过将输入图像递归分割为2^r个子图像块，对每个子块分别进行直方图均衡化处理，最后合并处理结果。该算法能有效增强图像对比度，同时避免传统直方图均衡化导致的过度增强和噪声放大问题。

功能特性

• 递归图像分割：采用递归分割技术将图像划分为多个子图像块
• 局部直方图均衡化：对每个子图像块分别进行直方图均衡化处理
• 智能边界处理：采用边界平滑技术确保子块间无缝衔接
• 参数可调节：支持自定义递归深度、对比度限制阈值等参数
• 可视化分析：提供处理前后的直方图对比和视觉效果对比

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像，支持.jpg、.png、.bmp等常见格式
2. 设置参数：

- 输入图像路径 - 递归分割次数r（建议值2-4） - 可选参数：对比度限制阈值、边界平滑参数等

1. 运行处理：执行主程序开始图像增强处理
2. 查看结果：

- 增强后的灰度图像 - 各子块直方图分布数据 - 对比度改善指标分析 - 处理前后对比图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件实现了图像读取与预处理、递归分割控制、子块均衡化计算、结果合并与边界优化等核心功能，同时负责生成处理过程数据和对比分析图表，完成从输入到输出的完整处理流程。