1樓：
將原來不清晰的影象變清晰或將原來不夠突出的特定影象資訊和特徵顯現出來的影象處理方法稱為影象增強。
影象增強的方法有很多，但所有的影象增強方法都有面向問題的，不存在對所有問題都有很好效果的演算法。在進行影象增強液山之前需要鎮攔注意，必須去除影象雜訊，否則得到的就是雜訊增強的影象，影響對影象的解釋。應用最為普遍的影象增強技術包括反差處理、空間特徵處理和多波段影象處理。
共同的目的都是通過影象處理，提高影象質量，突出影象資訊，有利於分析判斷和進一步作出處理。
為了增強影象使分析者便於識別，要對影象的灰度資訊進行變換處理，它是御埋胡通過把原影象的灰度值x用函式f變換為值y而進行的。
y=f(x)
典型的對比度變換方法有：線性變換、分段線性變換、三角波變換、連續函式變換、區域性性變換等。
希望能幫到您。
2樓：匿名使用者
同學，作業要自己好好做，不能這種，不然全部零分。（溫老師叫我告訴你的）
3樓：匿名使用者
我是溫興平。你是資堪的吧？你這學期不能過了。
4樓：月明星稀小屋
你是資堪還是資環的啊？
對比度變換和空間濾波處理的區別
5樓：常州萊寶
對比度變換 是一種通過改變影象象元的亮度值來改變影象象元對比度，從而改變影象質量的影象處理方法，因為亮度值是輻射強度的反映，所以也稱之為輻射增強。常用的方法有對比度線性變換或非線性變換。
空間濾波 一種採用濾波處理的影像增強方法。其理論基礎是空間卷積。目的是改善影像質量，包括去除高頻雜訊與干擾，及影像邊緣增強、線性增強以及去模糊等。
分為低通濾波（平滑化）、高通濾波（銳化）和帶通濾波。處理方法有計算機處理（數字濾波）和光學資訊處理兩種。
matlab中怎麼對影象進行線性變換
6樓：歷秀雅
你說的應該是灰度拉伸 灰度拉伸是根據灰度直方圖的分佈拉伸某段灰度區間以改善輸出影象。灰度拉伸功能用於加強選擇區域的對比度；它在0到255之間按順序取兩點x1和x2，他們將0-255之間的灰度劃分成[0,x1],[x1,x2]和[x2,255]三個灰度區間；採取乙個分段式的灰度拉伸方程來強化車牌前景和背景間的灰度差異。通過調整y1和y2的大小改變灰度拉伸方程在[0,x1]和[x2,255]之間的斜率，突出[x1,x2]間的車牌區域。
這段摘自「車牌定位與字元分割的研究與實現」 按照裡面給的線性公式拉伸段內的灰度應該不難程式設計。
直方圖均衡化的基本思想
7樓：手機使用者
直方圖均衡化處理的「中心思想」是把原始影象的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區間變成在全部灰度範圍內的均勻分佈。直方圖均衡化就是對影象進行非線性拉伸，重新分配影象畫素值，使一定灰度範圍內的畫素數量大致相同。直方圖均衡化就是把給定影象的直方圖分佈改變成「均勻」分佈直方圖分佈。
直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分佈的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態範圍從而可達到增強影象整體對比度的效果。設原始影象在(x，y)處的灰度為f，而改變後的影象為g，則對影象增強的方法可表述為將在(x，y)處的灰度f對映為g。在灰度直方圖均衡化處理中對影象的對映函式可定義為：
g = eq (f)，這個對映函式eq(f)必須滿足兩個條件(其中l為影象的灰度級數):
1)eq(f)在0≤f≤l-1範圍內是乙個單值單增函式。這是為了保證增強處理沒有打亂原始影象的灰度排列次序，原圖各灰度級在變換後仍保持從黑到白(或從白到黑)的排列。
2)對於0≤f≤l-1有0≤g≤l-1，這個條件保證了變換前後灰度值動態範圍的一致性。
累積分佈函式(cumulative distribution function，cdf)即可以滿足上述兩個條件，並且通過該函式可以完成將原影象f的分佈轉換成g的均勻分佈。此時的直方圖均衡化對映函式為： = eq( )= (ni/n) = pf() k=0，1，2，……l-1)
上述求和區間為0到k，根據該方程可以由源影象的各畫素灰度值直接得到直方圖均衡化後各畫素的灰度值。在實際處理變換時，一般先對原始影象的灰度情況進行統計分析，並計算出原始直方圖分佈，然後根據計算出的累計直方圖分佈求出到的灰度對映關係。在重複上述步驟得到源影象所有灰度級到目標影象灰度級的對映關係後，按照這個對映關係對源影象各點畫素進行灰度轉換，即可完成對源圖的直方圖均衡化。
matlab中，使用什麼程式能增加影象的對比度？
8樓：海天盛
matlab中，使用什麼程式能增加影象的對比度的方法。
如aa．png檔案，我們要讀取，有兩種方式：一是直接雙擊，下面出現對話方塊，點選完成。二是使用命令：
aa＝imread（＇aa．png＇）；
2．影象生成後，以aa為例，寫入到影象bb中。png，使用以下命令：imwrite（aa，＇bb．png＇）；你可以看到bb和aa有相同的模式。
3．bb也可以儲存為其他格式：imwrite（aa，＇bb．jpg＇）；matlab中有很多格式資料，jpg，tiff等。
4．介紹影象的顯示，使用imshow命令：imshow（aa）。
5．影象顯示後，還可以返回控制代碼：顯示後可以在控制代碼中修改圖中的各種屬性。
9樓：依然特雷西
1、介紹matlab中對影象的操作，首先介紹影象的讀入。使用imread命令：比如有檔案，我們要讀入的話，有兩種方法：
一是直接雙擊，出現如下對話方塊，點選finish就可以了。二是使用命令：aa = imread('');。
2、影象生成之後，以aa為例，要想寫入進影象，使用如下命令：imwrite(aa,'');可以看到bb與aa的圖形相同。
3、也可以將bb儲存成其他格式資料：imwrite(aa,'');matlab中有許多格式資料，jpg、tiff等。
4、介紹影象的展示，使用imshow命令：imshow(aa)。
5、影象展示之後，還可以返回控制代碼：控制代碼中可以修改展示後figure中的各種屬性。
10樓：jay傑愛你沒差
clear all
a=; %影象變換引數設定。
b=255;
c=255;
a=imread('d:\matlab**\lena_');
m,n]=size(a);
b=im2double(a);
for i=1:1:m
for j=1:1:n
b(i,j)=uint8(b^(c*(b(i,j)-a))-1);
endend
subplot(2,4,1),imshow(a),title('原圖');
subplot(2,4,2),imhist(a),title('原圖的灰度直方圖');
subplot(2,4,3),imshow(b),title('動態範圍壓縮，指數變換');
subplot(2,4,4),imhist(b),title('指數變換後的灰度直方圖');
影象對比度增強用指數函式變換實現，以上就是程式。
11樓：網友
用直方圖均衡，這個是最簡單也最效果最明顯的方法。
12樓：酷呆愛死呆
matlab 自帶函式 imadjust 可用於對比度增強。
如果原圖象f(x,y)的灰度範圍是[m，m]，我們希望調整後的圖象g(x,y)的灰度範圍是[n，n]，那麼下述變換就可以實現這一要求。
matlab圖象處理工具箱中提供的imadjust函式，可以實現上述的線性變換對比度增強。imadjust函式的語法格式為：
j = imadjust(i,[low_in high_in],[low_out high_out])
j = imadjust(i,[low_in high_in],[low_out high_out])返回圖象i經過直方圖調整後的圖象j，[low_in high_in]為原圖象中要變換的灰度範圍，[low_out high_out]指定了變換後的灰度範圍。
例：i = imread('');
j = imadjust(i,[
imshow(i), figure, imshow(j)
怎麼用matlab提高影象對比度？有追加分，決不食言。
13樓：
imadjust是matlab自帶函式，用於對比度增強。
設原圖象f(x,y)的灰度範圍是[m，m]，如果希望調整後的圖象g(x,y)的灰度範圍是[n，n]，可以通過下面的程式實現：
j = imadjust(i,[low_in high_in],[low_out high_out])
j = imadjust(i,[low_in high_in],[low_out high_out])
返回圖象i經過直方圖調整後的圖象j，[low_in high_in]為原圖象中要變換的灰度範圍，[low_out high_out]指定了變換後的灰度範圍。
例：i = imread('');
j = imadjust(i,[
imshow(i), figure, imshow(j)
matlab中的對比度拉伸什麼意思？
14樓：網友
比如 灰度是隻有從100到200 然後拉伸 那麼 原來100的就變成0 200的就變成255.
對比度就是亮度之間的差別 拉伸可以按直線對映 對數拉伸 等等 按需要。
15樓：du瓶邪
function lab1(addr,x1,y1,x2,y2)% addr 為要處理的**的檔名，預設為images\% x1,y1,x2,y2 為拉伸處理的線段端點座標，當引數小於5個時。
這些座標均採用預設值，可以直接按 f5 執行。
if nargin<1
addr='images\';
endif nargin<5
x1=28;y1=28;
x2=75;y2=255;
endif x1==x2
display('x1、x2不能相同，退出程式');
return ;
endi=imread(addr);
r,c,n]=size(i);
k=(y1-y2)/(x1-x2);
b=y1-k*x1;
if n>1
i2=rgb2gray(i);
else i2=i;
endi2=double(i2);
for x=1:r
for y=1:c
tmp=i2(x,y);
if tmp>=x1 &&tmp<=x2i2(x,y)=k*tmp+b;
endend
endsubplot(1,2,1);imshow(i);title('original image ');
subplot(1,2,2);imshow(i2,);title('image after modification');
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