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彩虹豬新蟲 (小有名氣)
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[求助]
ssr單尺度算法
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求各位大神指點：謝謝 根據(jù)Retinex圖像增強公式： S(x,y) = R(x,y)×L(x,y)??S為原圖 R為要求的入射分量圖 L為亮度圖 取對數(shù) log(S(x,y)) = log(R(x,y)) + log(L(x,y)); 定義一個高斯函數(shù) G（x,y）=Ke^(-(x*x+y*y)/c*c)這里的c是卷積尺度c=80 并且一般設(shè)L(x,y)=G(x,y)*S(x,y);這里的*是卷積 然后得到增強后的圖像log(R(x,y))= log(S(x,y))??+??log(G(x,y)*S(x,y) ); 我自己編寫的程序如下：可是現(xiàn)實都不對啊 為什么呢 要不全黑 要么全白的 有沒有高手指點一下 困擾很久了 clear all;clc; I=imread('bs.jpg'); R=I(:,:,1);%獲取R通道 G=I(:,:,2);%獲取G通道 B=I(:,:,3);%獲取B通道 [m,n]=size(R);%獲取圖像大小 Rd=double(R);%R將整形轉(zhuǎn)換為浮點型 Gd=double(G);%G將整形轉(zhuǎn)換為浮點型 Bd=double(B);%B將整形轉(zhuǎn)換為浮點型 Rlog=log(Rd+1);%R將浮點型轉(zhuǎn)換為對數(shù) Glog=log(Gd+1);%G將浮點型轉(zhuǎn)換為對數(shù) Blog=log(Bd+1);%B將浮點型轉(zhuǎn)換為對數(shù) fftr=fft2(Rd);%R二維離散傅立葉變換 fftg=fft2(Gd);%G二維離散傅立葉變換 fftb=fft2(Bd);%B二維離散傅立葉變換 %建立高斯函數(shù)進(jìn)行卷積運算 c=80;%C是高斯環(huán)繞尺度，λ是一個尺度 s=zeros(m,n); for i=1:m ? ? for j=1:n ? ?? ???s(i,j)=exp(-(i*i+j*j)/c*c); ? ? end end K=s/(sum(sum(s)));%求歸一化K g=K.*s;%高斯函數(shù) g=double(g); g=fft2(g,size(g,1),size(g,2));%二維離散傅立葉變換 %Rc=conv(g,fftr);%R進(jìn)行卷積運算,獲得低頻圖像 %Gc=conv(g,fftg);%G進(jìn)行卷積運算 %Bc=conv(g,fftb);%B進(jìn)行卷積運算 Rc=g.*fftr;%R進(jìn)行卷積運算,獲得低頻圖像 Gc=g.*fftg;%G進(jìn)行卷積運算 Bc=g.*fftb;%B進(jìn)行卷積運算 iffRc=ifft2(Rc);%R傅里葉反轉(zhuǎn) iffGc=ifft2(Gc);%G傅里葉反轉(zhuǎn) iffBc=ifft2(Bc);%B傅里葉反轉(zhuǎn) Rclog=log(iffRc+1);%轉(zhuǎn)換到對數(shù)域 Gclog=log(iffGc+1);%轉(zhuǎn)換到對數(shù)域 Bclog=log(iffBc+1);%轉(zhuǎn)換到對數(shù)域 gR=Rlog-Rclog;%用原圖像減去地頻圖像 gG=Glog-Gclog;%用原圖像減去地頻圖像 gB=Blog-Bclog;%用原圖像減去地頻圖像 expR=exp(gR);%取反對數(shù)，得到增強的圖像 expG=exp(gG);%取反對數(shù)，得到增強的圖像 expB=exp(gB);%取反對數(shù)，得到增強的圖像 %圖像灰度拉伸 %此時的expR,G,B值的范圍并不是0–255，所以還需要進(jìn)行線性拉伸并轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的格式輸出顯示 MIN = min(min(expR));%min(expR)求出每一列中最小的值min(min(expR))求出整個矩陣中最小的值 MAX = max(max(expR));%max(expR)求出每一列中最大的值max(max(expR))求出整個矩陣中最大的值 expR = (expR - MIN)/(MAX - MIN);%灰度變換增強 expR = adapthisteq(expR);%通過使用對比度限制的自適應(yīng)直方圖均衡化來增強灰度圖像的對比度 MIN1 = min(min(expG));%min(expG)求出每一列中最小的值min(min(expG))求出整個矩陣中最小的值 MAX1 = max(max(expG));%max(expG)求出每一列中最大的值max(max(expG))求出整個矩陣中最大的值 expG = (expG - MIN1)/(MAX1 - MIN1);%灰度變換增強 expG = adapthisteq(expG);%通過使用對比度限制的自適應(yīng)直方圖均衡化來增強灰度圖像的對比度 MIN2 = min(min(expB));%min(expB)求出每一列中最小的值min(min(expB))求出整個矩陣中最小的值 MAX2 = max(max(expB));%max(expB)求出每一列中最大的值max(max(expB))求出整個矩陣中最大的值 expB = (expB - MIN2)/(MAX2 - MIN2);%灰度變換增強 e 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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2樓2018-10-14 15:57:57
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