对比度调整将图像强度值重新映射到数据类型的全部显示范围。一幅对比度好的图像在黑白之间有明显的差别。
举例来说,左边的图像对比度很差,强度值限制在范围的中间部分。右边的图像对比度更高,其强度值填充了整个强度范围[0,255]。在高对比度的图像中,高光看起来更亮,阴影看起来更暗。
本节描述的函数主要适用于灰度图像。然而,其中一些功能也可以应用于彩色图像。有关这些函数如何与彩色图像一起工作的信息,请参阅各个函数的参考页面。
imadjust |
调整图像强度值或彩色地图 |
imadjustn |
中调整强度值N- d体积图像 |
imcontrast |
调整对比工具 |
imsharpen |
锐化图像使用不锐利掩蔽 |
imflatfield |
二维图像平场校正 |
imlocalbrighten |
明亮光线暗的图像 |
imreducehaze |
减少大气霾雾 |
locallapfilt |
图像的快速局部拉普拉斯滤波 |
localcontrast |
图像边缘感知的局部对比度处理 |
localtonemap |
渲染HDR图像,同时增强局部对比度 |
histeq |
使用直方图均衡化增强对比度 |
adapthisteq |
对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE) |
imhistmatch |
调整二维图像的直方图以匹配参考图像的直方图 |
imhistmatchn |
调整N-D图像的直方图以匹配参考图像的直方图 |
decorrstretch |
对多通道图像应用去相关拉伸 |
stretchlim |
查找对比拉伸图像的限制 |
intlut |
使用查找表转换整数值 |
imnoise |
给图像添加噪声 |
在对比度调整期间,伽马校正使强度值的非线性映射成为可能。
你可以使用调整对比度工具来调整图像的对比度和亮度。
您可以指定输入和输出值的范围。还可以根据图像的直方图自动设置范围。
这个例子展示了如何通过重新映射数据值来填充整个可用的强度范围来增加灰度图像的对比度[0,255]。
直方图均衡化通过将输出图像的直方图映射到指定的直方图来自动调整图像强度。
自适应直方图均衡化调整图像中小区域的图像强度。
去相关拉伸增强了图像的颜色分离,以改善视觉解释,使特征识别更容易。