对比增强技术
此示例显示了几种图像增强方法。三种功能特别适用于对比度增强：imadjust.那组合,adapthisteq。这个例子比较了它们在增强灰度图像和真彩色图像方面的用途。
增强灰度图像
使用默认设置，比较以下三种技术的有效性：
imadjust.通过将输入强度图像的值映射到新值来增加图像的对比度，使得默认情况下，1％的数据在输入数据的低和高强度下饱和。组合执行直方图均衡化。它通过转换强度图像中的值来增强图像的对比度，使输出图像的直方图近似匹配指定的直方图(默认为均匀分布)。adapthisteq执行对比度有限的自适应直方图均衡。不像组合，它以小数据区域（瓷砖）而不是整个图像。每个瓦片的对比度都增强，使得每个输出区域的直方图大致匹配指定的直方图（默认情况下均匀分布）。对比度增强可以限制，以避免放大可能存在于图像中的噪声。
将灰度图像读入工作区。使用三种对比度调整技术增强图像。
pout = imread（“pout.tif”);pout_imadjust = imadjust（pout）;pout_histeq =组合（噘嘴）;pout_adapthisteq = adapthisteq（pout）;
显示原图和三张对比度调整后的图像作为蒙太奇。
蒙太奇({撅嘴,pout_imadjust、pout_histeq pout_adapthisteq},'尺寸'，[1 4]）标题（“原始图像和增强的图像使用IMADJUST，组合和adapthisteq”）
读取第二个灰度图像到工作空间，并使用三种对比度调整技术增强图像。
tire = imread（'tire.tif');tire_imadjust = imadjust(轮胎);tire_histeq = histeq(轮胎);tire_adapthisteq = adapthisteq(轮胎);
显示原图和三张对比度调整后的图像作为蒙太奇。
蒙太奇（{轮胎，Tire_imadjust，Tire_histeq，Tire_Adapthisteq}，'尺寸'，[1 4]）标题（“原始图像和增强的图像使用IMADJUST，组合和adapthisteq”）
注意imadjust.对轮胎的图像几乎没有影响，但它在噘嘴的情况下引起了剧烈的变化。绘制直方图pout.tif和tire.tif发现第一幅图像中的大部分像素都集中在直方图的中心，而在tire.tif，这些值已经分布在最小值0和最大值255之间，从而防止了这种情况的发生imadjust.从有效调整图像的对比度。
图副图(1,2,1)imhist(pout)标题('POUT.tif的直方图'）子图（1,2,2）Imhist（轮胎）标题（'Tire的直方图。);
另一方面，直方图均衡化从本质上改变了这两个图像。很多以前隐藏的特征都暴露出来了，尤其是轮胎上的碎片颗粒。不幸的是，与此同时，增强过度饱和了两个图像的几个区域。注意轮胎的中心，孩子脸的一部分，还有夹克是怎么被洗掉的。
集中在轮胎的图像上，对于车轮的中心，优选保持在相同的亮度，同时增强图像的其他区域中的对比度。为了使其发生，必须将不同的转换应用于图像的不同部分。相比有限的自适应直方图均衡技术，实施adapthisteq，可以完成这一点。该算法分析图像的部分并计算适当的变换。还可以设定对比度增强水平的限制，从而防止由基本直方图均衡方法引起的过饱和组合。这是本例中最复杂的技术。
提高彩色图像
通常通过将图像转换为具有图像亮度作为其组件之一的颜色空间来完成彩色图像的对比度，例如L * A * B *颜色空间。对比度调整仅在发光度层'L *'上执行，然后将图像转换回RGB颜色空间。操纵亮度影响像素的强度，同时保留原始颜色。
将图像读入工作区。该'shadow.tif'图像是索引图像，因此将图像转换为TrueColor（RGB）图像。然后，将图像从RGB颜色空间转换为L * A * B *颜色空间。
[X,地图]= imread ('shadow.tif');影子= ind2rgb (X,地图);shadow_lab = rgb2lab(影子);
亮度的值跨越0到100的范围。将值缩放到范围[0 1]，这是具有数据类型的预期图像范围双。
max_luminosity = 100;l = shadow_lab（：，：，1）/ max_luminity;
在亮度通道上进行三种对比度调整，保持a*和b*通道不变。将图像转换回RGB颜色空间。
shadow_imadjust = shadow_lab;shadow_imadjust（：，：，1）= imadjust（l）* max_luminity;shadow_imadjust = lab2rgb（shadow_imadjust）;shadow_histeq = shadow_lab;shadow_histeq（：，：1）=组合q（l）* max_luminity;shadow_histeq = lab2rgb（shadow_histeq）;shadow_adapthisteq = shadow_lab;shadow_adapthisteq（：，：，1）= adapthisteq（l）* max_luminity;shadow_adapthisteq = lab2rgb（shadow_adapthisteq）;
显示原图和三张对比度调整后的图像作为蒙太奇。
图蒙太奇({影子,shadow_imadjust、shadow_histeq shadow_adapthisteq},'尺寸'，[1 4]）标题（“原始图像和增强的图像使用IMADJUST，组合和adapthisteq”）
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