【数字图像】空域增强技术

最新推荐文章于 2022-11-16 02:26:02 发布

原创最新推荐文章于 2022-11-16 02:26:02 发布 · 735 阅读

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#MATLAB

本文深入探讨了多种图像处理技术，包括图像求反、分段线性增强、动态范围压缩、灰度切割、阈值化处理、幂律变换及位图切割。通过MATLAB代码实例，展示了如何实现这些技术，对理解图像处理核心算法有重要帮助。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如图1所示，图像求反2，分段线性增强3，动态范围压缩（对数变换）4，灰度切割（灰度级分层）5，阈值化处理6，幂律变换7，位图切割

求反：灰度[0-L-1]反转为[L-1,0]，即黑变白，白变黑

clear;clc;
img=imread('true.jpg');
subplot(1,2,1);imshow(img);title('原图');
gray(:,:,1)=255-img(:,:,1);
gray(:,:,2)=255-img(:,:,2);
gray(:,:,3)=255-img(:,:,3);
subplot(1,2,2);imshow(gray);title('求反');

位图切割：

img=imread('wallhaven.jpg');
rowcnt=size(img,1);
columncnt=size(img,2);
scale=size(img,3);
subplot(3,3,1);imshow(img);title('源图像','FontWeight','bold');
for i=7:-1:0
        for x=1:rowcnt
                for y=1:columncnt
                        if mod(floor(double(img(x,y))/(2^i)),2)==0
                                bitmap(x,y)=0;
                        else
                                bitmap(x,y)=1;
                        end
                end
        end
        subplot(3,3,7-i+2);imshow(bitmap);title(strcat('位平面',num2str(i)),'FontWeight','bold');
end