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MATLAB图像对比度评估与智能画布扩展系统
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资 源 简 介
该项目封装了图像处理中多种经典的对比度计算准则，包括均方根对比度、迈克尔逊对比度以及针对复杂背景的局部对比度度量。通过对图像像素分布与频率特征的数学分析，系统能够为图像增强效果提供精确的定量评估指标。同时，本项目集成了一套高效的画布自动扩展算法，专门用于解决图像在进行旋转、平移或复杂几何变换时出现的边缘信息丢失问题。用户可以根据变换矩阵的需求灵活调整画布的扩张尺度和填充方式。该系统通过模块化设计，使得开发者仅需简单修改核心参数即可将其无缝集成到自动化视觉检测、遥感图像处理或医学影像增强等更复杂的科研项目及
详 情 说 明
MATLAB常用图像对比度计算与画布扩展系统 README
项目简介
本项目是一款基于MATLAB开发的综合性图像处理评估与变换系统。它集成了多种经典的图像对比度定量计算准则，并提供了一套自适应的画布扩展方案。系统旨在解决图像在进行旋转等几何变换时因边界超出原始范围而导致的信息丢失问题，同时通过多维度的对比度指标，为图像质量评估和增强效果提供科学的数学支撑。
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主要功能特性
1. 多准则对比度量化评估
- 均方根对比度 (RMS)： 基于像素强度的标准差，反映图像整体的统计对比度特征。
- 迈克尔逊对比度 (Michelson)： 衡量图像中最亮与最暗区域的亮度差异，适用于周期性或全局对比度分析。
- 局部对比度 (Weber/Local)： 通过分块处理（默认16x16像素），计算图像局部的动态范围，能够捕捉复杂背景下的细节对比度分布。
- 尺寸预计算： 系统自动根据旋转角度，利用三角几何公式精密计算旋转后图像所需的最小包围盒。
- 冗余系数调节： 支持通过参数灵活调整画布的额外冗余比例，防止变换后边缘贴合过紧。
- 多模式填充方案： 提供零填充（Zero）、边界复制（Replicate）以及对称镜像（Symmetric）三种填充策略，满足不同场景下的边缘补全需求。
- 图像旋转： 执行基于双线性插值的图像旋转处理。
- 交互式可视化： 实时展示“原始图像”、“扩展画布”与“变换结果”的对比视图。
- 数据自动化导出： 自动将处理后的图像以及对比度计算结果报表分别保存为图片文件和MAT文件。
使用方法
- 启动系统： 在MATLAB环境中运行主程序脚本。
- 图像输入： 系统会弹出文件选择对话框。你可以选择本地的JPG、PNG、TIF或BMP图像。若点击取消，系统将自动调用内置测试图。
- 结果查看： 程序将自动计算各项对比度指标并在命令行窗口打印评估报告。
- 可视化交互： 弹出窗口将显示图像处理前后的三个阶段对比，帮助用户直观观察画布扩展与旋转效果。
- 获取文件： 程序运行结束后，可在当前工作目录下找到生成的处理后图像与量化数据文件。
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系统要求
- 软件环境： MATLAB R2016b 或更高版本。
- 工具箱需求： 需安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
- 硬件要求： 无特殊要求，标准桌面型计算机即可流畅运行。
核心实现逻辑方案
1. 预处理流程 系统首先支持彩色图像向灰度图像的转换，并将像素值归一化至 [0, 1] 的双精度浮点数空间，以确保后续数学计算的精度。
2. 对比度计算模型
- 系统通过遍历像素矩阵计算全局平均值与偏离程度来获取RMS值。
- 局部对比度采用了分块处理技术，利用匿名函数对图像进行非重叠滑动窗口操作，计算每个区块的亮平比，最后求得全图的平均局部对比度。
- 系统依据旋转公式：新的宽度 = |w·cosθ| + |h·sinθ|，新的高度 = |w·sinθ| + |h·cosθ| 来确定物理空间。
- 在填充阶段，系统计算中心锚点，将原图嵌入新画布中心，并调用边界延拓算法填充四周空白区域。
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关键算法与技术细节
1. 局部对比度算子 (Weber Variant) 在处理复杂纹理时，传统的全局指标往往失效。系统采用分块最大最小差值与均值的比值作为局部测度，能够获得比全局指标更精细的图像清晰度评价。
2. 画布冗余尺度控制 引入扩展比例系数（Scale Factor），该系数允许开发者在理论最小旋转画布的基础上进一步向外扩张。这在需要进行多次复合几何变换或进行图像配准对齐时，能极大缓冲边界伪影的影响。
3. 边界对称性处理 相较于简单的零填充，系统实现的‘symmetric’对称镜像模式能够保持边缘的梯度连续性，这在后续进行滤波器卷积或频域处理时，能显著减少高频噪声干扰。
