低光条件下图像增强的 MATLAB 图像处理方法

最新推荐文章于 2025-04-11 03:17:08 发布

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文章标签：图像处理 matlab 计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XsiJava/article/details/133045918

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在图像处理中，低光条件下的图像增强至关重要。文章介绍了MATLAB中的直方图均衡化、自适应直方图均衡化、双边滤波和基于增强算子的图像增强方法，用于改善低照度图像的对比度、去噪并保留边缘信息，提高图像质量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在图像处理领域，低光条件下的图像增强是一个重要的任务。低照度图像可能会出现亮度不足、细节模糊、噪点增多等问题，这给图像的视觉质量和后续的分析任务带来了挑战。在本篇文章中，我们将介绍一些常用的 MATLAB 图像处理方法，用于增强低照度图像。

直方图均衡化
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以增强图像的对比度。在 MATLAB 中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。以下是一个简单的示例代码：

% 读取低照度图像
image = imread('low_light_image.jpg');

% 对图像进行直方图均衡化
enhanced_image = hist

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低对比度图像模糊增强matlab代码

12-12

使用模糊增强的方法增加原图像的对比度，以便用于后续分类和分割

matlab图像处理：低照度图像增强

foolboy_xu的专栏

12-06

4128

对于整体亮度较弱的图像，我们常常需要进行增强，以下是采用自适应方式进行图像处理。 close all; clear all; warning off all; I = imread('rice.png'); figure; imshow(I); title('原始图像'); [m,n,d] = size(I); if d == 1 J = I; else J ...

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matlab亮度代码-LLNet:通过深度学习增强低光图像

05-21

matlab亮度代码LLNet：通过深度学习增强低光图像该存储库是Theano上[LLNet：用于自然微光图像增强的深度自动编码器方法]（）的实现。它包括用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。用户可以选择从头开始训练网络，或者使用特定的训练模型来增强多个图像。注意：可以在模型/中找到使用17x17补丁的经过训练的模型如何运行程序？打开终端并导航到该目录。类型： #!bash python llnet.py 使用GUI启动程序。对于仅命令行界面，请在终端中键入以下命令。要训练新模型，请输入： #!bash python llnet.py train [TRAINING_DATA] 要增强图像，请输入： #!bash python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] 例如，您可以键入： #!bash python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat python llnet.py test somefolder/darkpicture.png mode

COI实验室技能：常见的图像增强算法（含MATLAB代码）

小山山的博客

09-30

1万+

成像系统采集到的图片有时不一定具有很好的图像质量，往往需要进行一些图像增强的操作。本文主要整理了几种常见的图像增强算法，包括：同态滤波、CLAHE、Retinex、导向滤波、全局低照度增强等等。这些图像增强算法可以改变图像的对比度分布，使得图像视觉效果更好。下面将给出每个算法的简介及其matlab代码，以帮助读者能快速复现相关算法，篇幅较长，读者可以根据自己需求选读。

全局低照度图像增强matlab

萌新小白

01-20

6991

clear; clc; close all; %读入图片 A=imread('before.png'); % A= rgb2gray(A); % mean2(A) % std2(A) %显示源图片 figure ; imshow(A); title('RGB Original Image') %调用ALTM outval = ALTM(A); % mean2(outval) % std2(o...

【低光图像增强】直方图均衡技术综述(Matlab代码实现）

weixin_67304359的博客

11-01

341

均衡后的图像具有更加自然的视觉效果. 目前, 直方图均衡又应用到频域均衡和彩色图像均衡中, 针对频域。直方图均衡技术将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布,文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡。

【图像增强】基于同态滤波实现低照度图像增强（烟草异物剔除）附Matlab代码

qq_59747472的博客

04-25

802

低照度图像增强在许多领域都至关重要，例如医学图像处理、安全监控和烟草异物剔除等。同态滤波作为一种有效的图像增强技术，能够有效地去除图像中的阴影和噪声，提高图像的对比度和清晰度。本文将介绍基于同态滤波的低照度图像增强方法，并将其应用于烟草异物剔除任务中，以提高异物检测的准确率。

基于MATLAB的低光图像增强算法设计源码资源汇总

09-27

为此，研究者和工程师们开发了各种算法来改善这些图像的质量，其中基于MATLAB的低光图像增强算法设计源码资源汇总，提供了一套完整的工具集，以助力研究和应用开发。资源汇总中包含的10个PNG图片文件，为算法设计...

MATLAB 图像增强_matlab图像处理_图像增强_

10-01

在图像处理领域，图像增强是一种关键技术，用于改善图像的质量、清晰度或突出特定特征，使其更适合于视觉分析或后续的图像处理操作。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，提供了丰富的函数库来实现图像...

数字图像处理去反光,去除图像局部反光,matlab

09-10

MATLAB中，我们可以利用图像增强、分割和复原等技术来实现这一目标。 1. **图像预处理**：首先，我们需要对原始图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化，以增强图像的对比度，便于后续的反光检测。 2. **反光...

基于MATLAB的低光照图像增强算法设计源码

09-24

低光照图像增强是图像处理中的一个重要领域，旨在通过算法改善在光线不足条件下拍摄的图像质量，以达到提高图像可见度和清晰度的目的。本项目基于MATLAB平台，设计并实现了专门针对低光照环境下图像的增强算法。 ...

数字图像处理去反光_matlab图像处理_去反光_去图像反光

09-10

MATLAB是数学计算和工程应用的强大平台，它提供的图像处理工具箱包含了丰富的函数，可以对图像进行各种操作，如图像增强、滤波、分割等。针对"去反光"问题，我们可以采用以下几种方法： 1. **直方图均衡化**：对于...

MATLAB图像处理学习——图像增强技术（附图像增强方法代码）

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长弓同学的python学习笔记

09-16

2万+

图像增强技术一般通过对图像的某些特征，例如边缘信息、轮廓信息和对比度等进行突出或增强，从而更好地显示图像的有用信息，提高图像的使用价值。传统的图像增强技术大多是基在空间域中对图像进行处理。（空间域的图像增强技术主要有灰度变换和直方图方法等）通过傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频域，在频域进行滤波，然后在使用傅里叶反变换转换到空间域。

一种低照度图像增强方法

anan1205的专栏

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8679

方案思想源于CV2016 paper给出matlab的P加密代码，自己实现效果如下：和论文上加密代码跑出的结果还有些差距，先给出效果图看看，后续在优化；

简单快速有效的低照度图像非线性增强方法

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1211

介绍的是一种比较实用并且去阴影效果很好的方法，选自2004年Tao的一篇论文，名称是《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images 》，有兴趣的朋友仔细细读一下。论文篇幅很短，所以应该难度不大，而且效果极佳。通过灰度图，动态范围压缩，高斯滤波结果，得到修复的灰度图。然后根据灰度图进行色彩恢复 Matlab clc clear I=im2double(imread('2.

（数字图像处理MATLAB+Python）第五章图像增强-第三节：基于照度反射模型的图像增强

快乐江湖的博客

04-19

1625

背景：若物体受到照度明暗不匀的时候，图像上对应照度暗的部分，其细节就较难辨别主要目的：消除不均匀照度的影响，增强图像细节基于同态滤波的增强：是一种可以有效提高图像质量的方法，其主要思想是将图像转换到频域进行处理，通过调整图像在频域中的幅度和相位信息来实现增强。具体来说，基于同态滤波的图像增强可以通过以下公式表示gxyHuvFuvgxyHuvFuv其中，gxyg(x,y)gxy表示增强后的图像，FuvF(u,v)Fuv。

基于Matlab的双边滤波Retinex算法：暗光图像增强

PixelCoder的博客

09-12

646

Retinex算法是一种经典的图像增强方法，它通过模拟人类视觉系统的特性来提取图像的结构和光照信息。在这里，bfilter2是一个自定义的双边滤波函数，它接受两个参数：sigma_spatial和sigma_range。通过以上步骤，我们可以实现基于Matlab的双边滤波Retinex算法来增强暗光图像。该算法能够提取图像中的结构和光照信息，并将其融合以获得更清晰明亮的图像。上述代码中的sigma_spatial和sigma_range是需要根据具体情况进行调整的参数，可以根据实际需求进行调试和优化。

基于MATLAB的亮度域直方图均衡化算法实现夜间图像增强

code_welike的博客

09-14

551

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的像素灰度级来增强图像的对比度。在夜间场景中，由于光照条件的限制，图像通常会出现低对比度和细节不清晰的问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于亮度域的直方图均衡化算法，以提高夜间图像的质量。最后，我们使用CDF对图像中的每个像素进行灰度级映射。这里，我们将灰度级映射到0-255的范围内，以便生成增强后的图像。归一化是通过将直方图的值除以图像中的像素总数来完成的。通过以上的步骤，我们可以实现夜间图像的亮度域直方图均衡化，从而提高图像的对比度和细节。

在图像处理领域，什么是缓冲区堆积问题