Mehrere Fälle zur Bildverbesserung basierend auf Matlab (Quellcode + Datensatz anhängen)

Die Bildverbesserung ist ein wichtiger Schritt in der digitalen Bildverarbeitung. Sie nutzt eine Reihe von Algorithmen und Techniken, um Bilder visuell klarer, heller und kontrastreicher zu machen und so den Bedürfnissen der Menschen besser gerecht zu werden. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie die Bildverbesserung mit Matlab implementieren.

Teil des Quellcodes

Zuerst müssen wir das Bild laden. In Matlab imreadkönnen Bilder über die Funktion geladen werden. Wir können zum Beispiel ein Bild namens „image.jpg“ laden:

image = imread('image.jpg');

Als nächstes können wir verschiedene Bildverbesserungsalgorithmen und -techniken verwenden, um die Qualität des Bildes zu verbessern. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für häufig verwendete Bildverbesserungsmethoden.

1. Grauskalierung Unter
   Grauskalierung versteht man den Prozess der Konvertierung eines Farbbilds in ein Graustufenbild. In Matlab rgb2graykann eine Funktion verwendet werden, um ein Farbbild in ein Graustufenbild umzuwandeln. Zum Beispiel:

   gray_image = rgb2gray(image);
   

2. Kontrastverstärkung
   Der Kontrast ist der Grad des Unterschieds zwischen verschiedenen Graustufen in einem Bild. Eine Kontrastverstärkung kann Bilder klarer machen und Details hervorheben. In Matlab imadjustkönnen Funktionen verwendet werden, um den Kontrast eines Bildes anzupassen. Zum Beispiel:

   enhanced_image = imadjust(image);
   

3. Histogrammausgleich Der Histogrammausgleich
   ist eine häufig verwendete Bildverbesserungsmethode, mit der der Kontrast und die Helligkeit des Bildes verbessert werden können. In Matlab können Sie die Funktion verwenden, histequm einen Histogrammausgleich durchzuführen. Zum Beispiel:

   enhanced_image = histeq(image);
   

4. Schärfen Durch
   Schärfen können die Ränder des Bildes klarer und die Details deutlicher hervorgehoben werden. In Matlab können Sie imsharpendie Funktion zum Schärfen des Bildes verwenden. Zum Beispiel:

   sharpened_image = imsharpen(image);
   

Die oben genannten sind nur Beispiele für einige häufig verwendete Bildverbesserungsmethoden. Tatsächlich gibt es viele andere Methoden, die verwendet werden können. In praktischen Anwendungen können wir je nach Bedarf eine geeignete Bildverbesserungsmethode auswählen.

Schließlich können wir imshowFunktionen zum Anzeigen des verbesserten Bildes und imwriteFunktionen zum Speichern des verbesserten Bildes in einer Datei verwenden. Zum Beispiel:

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

Durch die oben genannten Schritte können wir Matlab verwenden, um eine Bildverbesserung zu erreichen. Durch Anpassen von Parametern und Ausprobieren verschiedener Bildverbesserungsmethoden können wir eine bessere Bildqualität erzielen und unterschiedliche Anforderungen erfüllen.

Quellcode + Datensatz-Download

Mehrere Fälle zur Bildverbesserung basierend auf Matlab (Quellcode + Datensatz).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189912