欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理进阶版②付费专栏Matlab图像处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、图像增强技术简介图像增强图像增强是对图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。图像增强是最基本最常用的图像处理技术常用于其他图像处理的预处理阶段。1高通平滑、低通锐化平滑模糊、锐化突出图像细节2滤波器还有带通、带阻等形式3根据噪声椒盐噪声、高斯噪声…的不同选用不同的滤波4邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域相对应的有邻接即空间上相邻、像素灰度相似5图像边缘处理忽略不处理、补充、循环使用6目前尚未图像处理大多基于灰度图像传统的Retinex算法采用高斯函数作为其环绕函数将MSR算法中的高斯函数用双边滤波函数代替双边滤波与高斯滤波相比可以同时增强空域和时域的平滑性避免了高斯滤波的误判问题可以更好地保持图像的边缘信息使得处理后的图像边缘更加光滑连续还能在一定程度上解决图像的光晕问题。其中sigma_s取值为[15 70 110]其中sigma_r取值为[0.05 0.10 0.15]。为了使图像的色彩更加自然对经过双边滤波处理后的入射分量进行伽马变换其中C 0.77;Gamma [0.05 0.1 0.3]。⛄二、部分源代码clear all;%clear the valuesclc;%clear the command windowticstrhead ‘5’;%the name of filestrtail ‘.bmp’ ;% the format of the filestr strcat(strhead,strtail);img im2double(imread(str));%read the image and convert to double.N 15;%the size of filtersigma [100 , 0.3];%the parameters of bilateral filterretimg bialteral(img , N , sigma );%get the illumination imagesubplot(1,3,1);imshow(img);title(‘the original image’);subplot(1,3,2);imshow(retimg);title(‘the illumination image’);%% s-limg_copy rgb2hsv(img);img_copy3 log(img_copy(:,:,3));retimg_copy rgb2hsv(retimg);retimg_copy3 log(retimg_copy(:,:,3));%only to v layerr_img img_copy3 - retimg_copy3;r_img exp(r_img);N 4;sigma [100,0.3];retinex_img(:,:,3) bialteral2(r_img,N,sigma);%get reflect imagedim size(img);for i 1:dim(1)for j 1:dim(2)img_copy(i,j,3) img_copy(i,j,3)^(1/3);endendretinex_img(:,:,3) retinex_img(:,:,3).*(img_copy(:,:,3));retinex_img(:,:,1) img_copy(:,:,1);retinex_img(:,:,2) img_copy(:,:,2);retinex_img hsv2rgb(retinex_img);function retimg bialteral(img ,N ,sigma)%% colorspace transformationimg rgb2hsv(img);%convert rgb to hsv colorspace in order to process%% pre-computer domain filteringsigma_d sigma(1);sigma_r sigma(2);[X,Y] meshgrid(-N:N,-N:N);%generate two matrixD exp(-(X.2Y.2)/(2*sigma_d^2));%domain weights with Euclidean distance%% create waitbarh waitbar(0,‘illumination retinex algorithm……’);set(h,‘Name’,‘Illumination Retinex’);%% rang filtering in v layerdim size(img);%dim[height,length,3]B zeros(dim);%create an image B with the same size and dimension with the zero value.for i 1:dim(1)for j 1:dim(2)iMin max(i-N,1);iMax min(iN,dim(1));jMin max(j-N,1);jMax min(jN,dim(2));L img(iMin:iMax,jMin:jMax,3);%extract the local regiond L-img(i,j,3);%the dissimilarity between the surroud and center R exp(-(d.^2)/(2*sigma_r^2));%range filter weights F R.*D((iMin:iMax)-iN1,(jMin:jMax)-jN1);%its row is from iMin-iN1 to iMax-iN1,and so as line for m 1:iMax-iMin1 for n 1:jMax-jMin1 if d(m,n) 0 F(m,n) 0; end end end norm_F sum(F(:)); B(i,j,3) sum(sum(F.*L))/norm_F; retimg(i,j,1) img(i,j,1); retimg(i,j,2) img(i,j,2); retimg(i,j,3) B(i,j,3); end waitbar(i/dim(1));endclose(h);%close the bar⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]陈龙,郭宝龙,毕娟,朱娟娟.基于联合双边滤波的单幅图像去雾算法[J].北京邮电大学学报. 2012,35(04)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合