现有一含有椒盐噪声的图像image.jpg如何增强该图像,写出matlab程序

image.jpg如何增强该图像,写出matlab程序有以下几个方法：

1. 灰度线性变换， 是一种空域的方法， 直接对每一个像素的灰度值进行增强图像。2. 直方图均衡变换。通常用来增加许多图像的全局对比度，亮度可以更好地在直方图上分布。3. 同态滤波利用去除乘性噪声(multiplicative noise)，可以同时增加对比度以及标准化亮度，借此达到图像增强的目的。

图像增强中两类重要的处理方法：一种是灰度变换，另一种是直方图处理。

一、灰度变换

灰度变换通常可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。我们将分别给出实验，来查看其处理效果。

1、线性变换

例1：我们对一张较暗的图片进行简单的加法，提高他的亮度，从而可以看到隐藏在黑暗中的细节。

代码：

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bright_dark.jpg')

figure,imshow(I)

title('bright_dark.jpg')

J=I+100

figure,imshow(J)

title('给每个像素增加100')

效果图：

2、分段线性变换

例2：下面是分段线性变换的算法及变换前后的对比图像。

对比图像：

      

3、非线性变换

例3：下面是一个对数变换的算法和实验效果图。

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\pic1.jpg')   %读入图像

I=mat2gray(I)   %对数变换不支持uint8类型的数据，将一个矩阵归一化为灰度图像的数据格式

J=log(I+1)

subplot(1,2,1)

imshow(I)

title('原图像')

subplot(1,2,2)

imshow(J)

title('对数变换后的图像')

效果图：

4、还有一种比较常用的线性变换方法——图像取反

取反 *** 作适于增强嵌入暗色区域的白色或灰色细节，当整幅图像偏暗时，效果尤为明显。

例3：

I=imread('F:\My_documents\PRIVATE\Matlab\bone.jpg')%读入图像

subplot(1,2,1)

imshow(I)

title('原图像')

J=imcomplement(I)

subplot(1,2,2)

imshow(J)

title('取反后的图像')

效果对比：

相同的效果可由以下代码实现。

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