基于MATLAB的分段线性变换图像对比度增强系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了分段线性变换算法，通过设定灰度阈值对不同区间进行线性拉伸，有效提升低对比度图像的细节与清晰度。用户可自定义参数，灵活调整增强效果，适用于医学影像、遥感图像等多种场景。

详 情 说 明

基于分段线性变换的图像对比度拉伸增强系统

项目介绍

本项目实现了一个针对低对比度图像的质量改善系统。核心方法是采用分段线性变换函数对图像灰度值进行动态范围拉伸，通过自定义灰度区间阈值参数，对不同灰度区域施加差异化的增强强度，从而有效提升图像的细节表现力与整体视觉效果。系统集成了图像处理、变换曲线可视化、直方图对比分析以及质量评估等功能，为图像增强提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 核心增强算法：采用灵活的分段线性变换算法，允许用户指定多个分段点来精细控制不同灰度区间的拉伸程度。
• 灰度映射技术：实现高效的像素值映射，确保图像数据无损转换。
• 直方图分析：提供增强前后图像的直方图对比，直观展示灰度分布变化。
• 可视化输出：自动生成对比度变换函数曲线图，清晰呈现所应用的映射关系。
• 质量量化评估：输出关键图像质量评估指标，如对比度改善率、信息熵变化等，客观衡量增强效果。

使用方法

1. 准备输入：准备待处理的原始图像（灰度图，像素值范围0-255）并确定分段线性变换的阈值参数（例如分段点坐标[x1, y1; x2, y2]）。
2. 执行增强：运行主程序。系统将根据输入的参数对图像进行处理。
3. 获取结果：程序执行完毕后，将输出增强后的图像矩阵、变换函数曲线图、增强前后直方图对比图以及相关的质量评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，承担了初始参数设置、图像数据读取、核心对比度拉伸算法调用、结果图像生成、所有可视化图形的绘制（包括变换曲线与直方图对比）以及最终图像质量评估指标的计算与输出等一系列关键任务。它整合了项目的全部核心流程，确保从输入到输出的完整功能链路得以执行。