Matlab に基づく複数の画像強調ケース (ソース コード + データ セットを添付)

画像強調はデジタル画像処理における重要なステップであり、一連のアルゴリズムと技術を使用して、画像を視覚的により鮮明に、明るく、コントラストを強くして、人々のニーズに応えます。この記事では、Matlabを使用して画像補正を実装する方法を紹介します。

ソースコードの一部

まず、画像をロードする必要があります。Matlab では、imread関数を使用して画像をロードできます。たとえば、「image.jpg」という名前の画像をロードできます。

image = imread('image.jpg');

次に、さまざまな画像強調アルゴリズムと技術を使用して、画像の品質を向上させることができます。以下に、一般的に使用される画像強調方法の例をいくつか示します。

1. グレースケーリング
   グレースケーリングは、カラー イメージをグレースケール イメージに変換するプロセスです。Matlab では、rgb2gray関数を使用してカラー イメージをグレースケール イメージに変換できます。例えば：

   gray_image = rgb2gray(image);
   

2. コントラスト強調
   コントラストは、画像内の異なるグレー レベル間の差異の度合いです。コントラストを強調すると、画像がより鮮明になり、細部が際立ちます。Matlab では、imadjust関数を使用して画像のコントラストを調整できます。例えば：

   enhanced_image = imadjust(image);
   

3. ヒストグラム等化
   ヒストグラム等化は、一般的に使用される画像強調方法であり、画像のコントラストと明るさを向上させることができます。Matlab では、histeq関数を使用してヒストグラム等化を実行できます。例えば：

   enhanced_image = histeq(image);
   

4. シャープ化
   シャープ化すると、画像のエッジがより鮮明になり、細部がより鮮明になります。Matlab では、imsharpen関数を使用して画像をシャープにすることができます。例えば：

   sharpened_image = imsharpen(image);
   

上記は、一般的に使用される画像強調方法のほんの一例であり、実際には他にも多くの方法を使用できます。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切な画像強調方法を選択できます。

imshow最後に、拡張された画像を表示するimwrite関数と、拡張された画像をファイルに保存する関数を使用できます。例えば：

imshow(enhanced_image);
imwrite(enhanced_image, 'enhanced_image.jpg');

上記の手順により、Matlab を使用して画像の強調を実現できます。パラメータを調整し、さまざまな画像補正方法を試すことで、画質を向上させ、さまざまなニーズに対応できます。

ソースコード + データセットのダウンロード

Matlab に基づく複数の画像拡張ケース (ソース コード + データ セット).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189912