【图像增强】matlab实现几种典型的图像增强算法

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图像增强算法主要目的是改善图像的视觉效果或为后续处理（如图像分析、识别等）提供更好的图像质量。以下是一些常见的图像增强算法及其原理：

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直方图均衡化：通过拉伸图像的灰度直方图，使得直方图更加均匀分布，从而增加图像的对比度。
对数变换：对数变换可以增强低亮度区域，使图像的整体对比度得到提升。
幂律（伽马）变换：通过调整伽马值，可以对图像的暗部和亮部进行不同程度的增强。
锐化滤波器：使用高通滤波器（如拉普拉斯滤波器）增强图像的边缘和细节。
双边滤波：结合空间邻近度和像素相似度，对图像进行平滑处理同时保持边缘清晰。
高频增强：通过提取图像的高频分量并加以增强，可以提升图像的细节。
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自适应直方图均衡化：根据图像的局部区域特征进行直方图均衡化，以避免全局直方图均衡化可能导致的过度增强问题。

下面是MATLAB中实现图像直方图均衡化的一个例子：

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度浮点型并进行直方图均衡化
I_eq = histeq(double(I));
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_eq), title('Enhanced Image');

以下是MATLAB中实现双边滤波的一个例子：

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 定义双边滤波的参数
sigma_s = 50; % 空间域标准差
sigma_r = 10; % 范围域标准差
% 进行双边滤波
I_bilateral = imfilter(double(I), fspecial('motion', 9), 'replicate');
I_bilateral = imfilter(I_bilateral, fspecial('gaussian', [2*sigma_r+1, 2*sigma_r+1], sigma_r), 'same', 'replicate');
% 显示原始图像和双边滤波后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_bilateral), title('Bilateral Filtered Image');

对数变换增强

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度浮点型
I_double = double(I);
% 对数变换
I_log = log(1 + I_double);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_log), title('Log Transformation');

幂律（伽马）变换增强

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 定义伽马值
gamma = 0.4;
% 幂律变换
I_gamma = impow(double(I), gamma);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_gamma), title(['Gamma Correction (γ=' num2str(gamma) ')']);

拉普拉斯锐化滤波器

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 创建拉普拉斯滤波器核
laplacianFilter = fspecial('laplacian');
% 应用拉普拉斯滤波器
I_sharpened = imfilter(double(I), laplacianFilter, 'same');
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_sharpened), title('Laplacian Sharpening');

高频增强

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度浮点型
I_double = double(I);
% 高频增强
I_highfreq = imhighfreq(I_double);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_highfreq), title('High Frequency Enhancement');

深度学习增强算法

深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），已被广泛用于图像增强。一个流行的模型是使用生成对抗网络（GAN）进行图像超分辨率。

示例：使用GAN进行图像超分辨率

% 加载预训练的SRGAN模型
load('trainedSRGANModel.mat');
% 读取一个低分辨率图像
I_lr = imread('lena_50x50.png');
% 将图像转换为单通道
I_lr_singleChannel = rgb2gray(I_lr);
% 进行超分辨率重建
I_sr = srgan(double(I_lr_singleChannel));
% 显示原始低分辨率图像和超分辨率重建图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(I_lr_singleChannel), title('Low Resolution Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(mat2gray(I_sr)), title('Super Resolution Image');

多尺度变换增强算法

多尺度变换如小波变换可以用于提取图像的频率成分，并针对不同的频率成分进行增强。

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示例：使用小波变换进行图像增强

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 进行二维小波分解
[C, S] = wavedec2(double(I), 3, 'haar');
% 对高频子带进行增强
C = wfilters(C, 'enhance');
% 进行二维小波重构
I_enhanced = waverec2(C, S, 'haar');
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_enhanced), title('Wavelet Enhanced Image');

图像金字塔增强算法

图像金字塔是一种多分辨率表示方法，可以用于放大图像细节，增强图像的局部特性。

示例：使用图像金字塔进行细节增强

% 读取图像
I = imread('peppers.png');
% 创建高斯图像金字塔
[LP, HP] = impyramid(I, 'gaussian', 4);
% 对高分辨率金字塔层进行增强
I_hp = imresize(HP{4}, 2);
% 重建图像金字塔
I_enhanced = LP{3} + imresize(I_hp, 2);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_enhanced), title('Laplacian Pyramid Enhanced Image');

自适应直方图均衡化

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');
% 创建自适应直方图均衡化对象
claheObj = vision.ContrastAdjuster('Method', 'adhisteq');
% 应用自适应直方图均衡化
I_adhisteq = step(claheObj, I);
% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_adhisteq), title('Adaptive Histogram Equalization');