При цифровой обработке изображений регулировка яркости изображения может существенно повлиять на его визуальное качество и улучшить видимость деталей. MATLAB, мощный язык программирования и программная среда, предлагает различные методы повышения яркости изображения. В этой статье мы рассмотрим несколько методов и предоставим примеры кода, которые помогут вам выполнить эту задачу. Давайте погрузимся!

Метод 1: настройка значений пикселей
Один из самых простых способов увеличить яркость изображения — умножить значение каждого пикселя на коэффициент масштабирования. Этот метод равномерно повышает яркость всего изображения. Вот пример фрагмента кода:

% Read the image
image = imread('input_image.jpg');
% Define the scaling factor (greater than 1 for brighter image)
scalingFactor = 1.5;
% Increase brightness by scaling the pixel values
brightenedImage = image * scalingFactor;
% Display the original and brightened images
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(brightenedImage);
title('Brightened Image');

Метод 2: Гамма-коррекция
Гамма-коррекция — это нелинейный метод, обычно используемый для регулировки яркости изображений. Он предполагает использование степенного преобразования для изменения значений интенсивности. Вот пример фрагмента кода:

% Read the image
image = imread('input_image.jpg');
% Define the gamma value (greater than 1 for brighter image)
gamma = 1.5;
% Apply gamma correction
brightenedImage = imadjust(image, [], [], gamma);
% Display the original and brightened images
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(brightenedImage);
title('Brightened Image');

Метод 3: выравнивание гистограммы
Выравнивание гистограммы перераспределяет интенсивность пикселей изображения для повышения его контрастности и яркости. Он растягивает гистограмму изображения, чтобы охватить весь диапазон интенсивности. Вот пример фрагмента кода:

% Read the image
image = imread('input_image.jpg');
% Perform histogram equalization
brightenedImage = histeq(image);
% Display the original and brightened images
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(brightenedImage);
title('Brightened Image');

Метод 4: адаптивное выравнивание гистограммы
Адаптивное выравнивание гистограммы — это расширение выравнивания гистограммы, которое увеличивает локальный контраст и яркость за счет разделения изображения на небольшие области. Этот метод особенно полезен для изображений с различными условиями освещения. Вот пример фрагмента кода:

% Read the image
image = imread('input_image.jpg');
% Perform adaptive histogram equalization
brightenedImage = adapthisteq(image);
% Display the original and brightened images
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(brightenedImage);
title('Brightened Image');

В этой статье мы рассмотрели различные методы увеличения яркости изображения с помощью MATLAB. Мы рассмотрели такие методы, как настройка значений пикселей, гамма-коррекция, выравнивание гистограммы и адаптивное выравнивание гистограммы. Каждый метод имеет свои преимущества и подходит для разных сценариев. Применяя эти методы, вы можете повысить яркость изображений и улучшить их визуальное качество. Поэкспериментируйте с этими методами и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям!