基于Matlab的图像增强技术实现

基于Matlab的图像增强技术实现

在数字图像处理中，图像增强是一项非常重要的任务。它可以通过改善图像的外观使我们更好地理解和分析图像。本文将介绍基于Matlab的三种图像增强技术：同态滤波、Retinex和模糊技术。同时，我们也会提供相应的源代码来帮助读者了解这些技术的具体实现。

一、同态滤波

同态滤波是一种图像增强技术，它能够对光照变化和对比度变化进行修复。在同态滤波的过程中，图像会首先被转换为频域，然后进行滤波处理，最后再把图像转换回空域。

Matlab中同态滤波的函数为imfilter，其使用方法如下：

filtered_image = imfilter(original_image,h,‘symmetric’);

其中，h表示同态滤波核函数，可以通过fspecial函数生成。同态滤波器的核函数通常是由高斯函数和余弦函数组成，可以这样设置：

h = fspecial(‘gaussian’,filter_size,std_dev) .* …
(1 - exp(-1*(D.^{2)/(2*(cut_off_freq}2)))) .* …
(cos(2pifreq_c*D));

其中，filter_size表示滤波器的大小，std_dev表示高斯函数的标准偏差，D表示频率域中的距离，cut_off_freq表示截止频率，freq_c表示余弦函数的频率。在使用同态滤波器之前，需要对原始图像进行预处理，包括将图像转换为双精度浮点型数据、对图像进行灰度化处理和归一化操作。

二、Retinex

Retinex是一种可以有效地消除图像的光照不均匀和色彩失真的技术。该技术