1、內(nèi)容簡(jiǎn)介

略
531-可以交流、咨詢、答疑

2、內(nèi)容說明

略

3、仿真分析

%% 數(shù)據(jù)讀取
clear;clc;close all;
Imageori=imread('1.jpg'); ?%打開圖像
Image=im2double(Imageori);%將圖像歸一化并轉(zhuǎn)換為double數(shù)據(jù)
%% 同態(tài)濾波
logI=log(Image+1); ?%對(duì)數(shù)運(yùn)算，防止圖像值為0
sigma=1414; ?filtersize=[7 7];%高斯濾波器參數(shù)
lowfilter=fspecial('gaussian',filtersize,sigma); %構(gòu)造高斯低通濾波器
highfilter=zeros(filtersize);%存儲(chǔ)高斯高通濾波器模板
highpara=1; lowpara=0.8;%控制濾波器幅度范圍的系數(shù) ?
highfilter(ceil(filtersize(1,1)/2),ceil(filtersize(1,2)/2))=1;%4 4為1 向上取證
highfilter=highpara*highfilter-(highpara-lowpara)*lowfilter; %高斯低通濾波器轉(zhuǎn)換為高斯高通濾波器
highpart=imfilter(logI,highfilter,'replicate','conv'); %時(shí)域卷積實(shí)現(xiàn)濾波
NewImage=highpart; %存儲(chǔ)到NewImage當(dāng)中
top=max(NewImage(:)); bottom=min(NewImage(:));%取圖像的最大值和最小值
New=(NewImage-bottom)/(top-bottom);New=1.5.*(New);%數(shù)據(jù)的映射處理，符合人眼視覺特性 線性灰度級(jí)變換
figure(1);
subplot 121;imshow(Imageori);title('原圖');
subplot 122;imshow(New);title('基于同態(tài)濾波的增強(qiáng)圖像');
%% HSV空間改進(jìn)的多尺度 Retinex 算法
tic
hsv=rgb2hsv(New);%將rgb色彩空間轉(zhuǎn)換到hsv色彩空間
imgh=hsv(:,:,1);imgs=hsv(:,:,2);imgv=hsv(:,:,3);%分別取hsv通道
[height,width]=size(imgv);%讀取圖像高寬
vhigh=zeros(height,width);vlow=zeros(height,width); %存儲(chǔ)圖像
w=5;% 定義雙邊濾波窗口寬度 ?
sigma_s=[15 70 110]; sigma_r=[0.05 0.10 0.15]; % 雙邊濾波的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù) ?
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w); %創(chuàng)建方行網(wǎng)格
for g=1:3
? ? Gs = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_s(g)^2));%計(jì)算鄰域內(nèi)的空間權(quán)值
? ? for i=1:1:height ? ?
? ? ? ? for j=1:1:width ?
? ? ? ? ? ? temp=imgv(max(i-w,1):min(i+w,height),max(j-w,1):min(j+w,width));
? ? ? ? ? ? Gr = exp(-(temp-imgv(i,j)).^2/(2*sigma_r(g)^2));%計(jì)算灰度鄰近權(quán)值 ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? % W為空間權(quán)值Gs和灰度權(quán)值Gr的成績(jī) ? ? ??
? ? ? ? ? ? W = 1; ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? end
? ? end ? ? ?
? ? %對(duì)入射分量進(jìn)行伽馬變換

end
result=cat(3,imgh,imgs,vhigh);%將處理后的通道重新進(jìn)行拼接
result=hsv2rgb(result);%將hsv色彩空間重新轉(zhuǎn)換回rgb色彩空間
figure(2);
subplot 121;imshow(Imageori);title('原圖');
subplot 122;imshow(result);title('基于雙邊濾波的MSR');
toc

4、參考論文

略
?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的HSV空间改进的多尺度Retinex算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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