yyzn  2022-04-06 21:45:59  深度学习 |   查看评论   

先将图像变为cmyk模式后,在调整图层选项中选用通道混合器,勾选单色,输出通道变为灰色,再分别调整C、M、Y、K各值,使灰色图像接近彩色图像的黑白效果,最后合并两个图层即可。

基于直方图的彩色图像增强处理及matlab仿真

秒杀把

clear all
%一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化
PS=imread('s7.jpg'); %读入JPG彩色图像文件
figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图');

%二,绘制直方图
[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置
end
figure(1);subplot(2,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图
title('原图像直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%三,直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk
end
end
S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure(1);subplot(2,2,4);bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%四,图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure(1);subplot(2,2,3);imshow(PA) %显示均衡化后的图像
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'PicEqual.bmp');

 

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