基于matlab 的gamma校正
matlab 反gamma变换
在数字图像处理中，Gamma变换是一种常见的灰度变换方法，用于调整图像的对比度和亮度。
与Gamma变换相对的是反Gamma变换，也称为伽马校正，用于矫正原图像进行了Gamma变换后的图像。
在Matlab中，可以利用反Gamma变换函数来实现图像的伽马校正。
本文将从深度和广度两方面对Matlab中的反Gamma变换进行全面评估，以帮助读者更深入地理解这一主题。
1. 反Gamma变换的基本概念反Gamma变换是指对经过Gamma变换后的图像进行逆变换，以还原原始图像的过程。
在数字图像处理中，Gamma变换是非线性的灰度变换，它可以调整图像的亮度和对比度。
而反Gamma变换则是为了矫正原图像经过了Gamma变换后的图像，使其恢复到原来的状态。
2. Matlab中反Gamma变换的实现在Matlab中，可以利用imadjust函数来进行反Gamma变换，实现图像的伽马校正。
imadjust函数可以设置参数gamma来实现反Gamma变换的效果，具体的实现方法可以参考Matlab官方文档或者其他相关资料。
3. 反Gamma变换的应用反Gamma变换在图像处理中有着广泛的应用，特别是在数字摄影和医学图像处理领域。
通过反Gamma变换，可以对经过Gamma变换后的图像进行矫正，保持图像的真实性和准确性，提高图像的质量和可视效果。
4. 个人观点和理解在我看来，反Gamma变换是一种非常有用的图像处理技术，可以帮助我们调整图像的对比度和亮度，提高图像的质量和可视效果。
在Matlab中实现反Gamma变换也相对简单，只需要几行代码就可以完成。
我希望通过学习和掌握反Gamma变换的原理和实现方法，可以更好地应用于实际的图像处理工作中。
总结回顾通过本文的讨论，我们对Matlab中的反Gamma变换有了深入的了解。
我们介绍了反Gamma变换的基本概念、Matlab中的实现方法以及其在图像处理中的应用。
我也共享了我个人对于反Gamma变换的观点和理解。
基于Matlab与VC的弱视视功能检查系统的设计与实现
基于Matlab与VC的弱视视功能检查系统的设计与实现陈宏;王丽萍;江波【摘要】弱视是一种发育紊乱性疾病,我国弱视患者检出率高达2.8%.对弱视视功能进行检查可以帮助医生更准确判定病情,从而制定有效的个性化治疗方案.针对弱视患者存在的视功能缺损模式,采用心理物理学的阈限算法,设计了弱视视功能检查系统.系统软件部分利用VC中的MFC以及Matlab的Psychophysics Toolbox 实现视功能检查模块,通过SQL Server建立后台数据库记录检查数据.同时,为了达到心理物理学上对视功能检查的特殊显示要求,硬件部分加入了Vedio Switcher进行输出视频信号的转换.系统经临床实际试用,表明系统稳定性好,能满足弱视视功能检查的特殊临床需要.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2010(019)009【总页数】5页(P120-123,48)【关键词】弱视;视功能检查;Matlab;VC++;混合编程【作者】陈宏;王丽萍;江波【作者单位】浙江工业大学,智能信息处理研究所,浙江,杭州,310014;浙江工业大学,智能信息处理研究所,浙江,杭州,310014;浙江工业大学,智能信息处理研究所,浙江,杭州,310014【正文语种】中文1 引言弱视是一种发育紊乱性疾病，是由于先天性或在视觉系统发育关键期内受到某些因素(如斜视、屈光不正、先天性白内障等)的干扰，致使进入眼内的光刺激不够充分，视觉细胞无法获得有效刺激，从而剥夺黄斑清晰成像的机会所造成的视力减退[1]。
我国弱视的检出率为2.8%，以十三亿人口为计算，弱视患者估计达四千万[2]。
目前对弱视视功能检查一般分为电生理检查法和心理物理学检查法。
电生理检查的优点是客观、准确，但设备昂贵，不易掌握；心理物理学检查则简单、快速，较多地运用于视功能检查领域。
然而传统的心理物理学检查方式多以纸制图表为刺激源，并用人工的方式判断和记录检查结果，使得检查结果受主观因素影响较大且不利于结果的汇总与分析。
matlab学习笔记第十一章——使用特殊函数
matlab学习笔记第⼗⼀章——使⽤特殊函数 1.在MATLAB中，n的伽马函数可以使⽤下⾯的形式访问：x = gamma(n) 例如，Γ(6) = 5! = 120，在MATLAB检验它： >> gamma(6) ans = 120 2.要以表格显⽰数据，可以在⾏末包含单引号： >> x = (1:0.1:2)'; 3.MATLAB允许你计算不完全伽马函数(incomplete gamma function)，MATLAB中⽤来求这个函数的命令是： y = gammainc(x,n) 当x<<1和n<<1时，不完全伽马函数满⾜p(x, n) ≈ xn。
4.贝塞尔函数： 在MATLAB中，第⼀类贝塞⽿函数使⽤besselj实现。
调⽤的形式是：y = besselj(n,x) 第⼆类贝塞⽿函数使⽤bessely(n, x)实现。
我们还能够在MATLAB中实现其它类型的贝塞⽿函数——汉克尔函数(Hankel Function)。
调⽤besselh(nu, k, z)即可利⽤这些函数，⼀共有两类的汉克尔函数（第⼀类和第⼆类），在MATLAB中函数的类型由k指出。
如果我们把k从参数中省略⽽写成besselh(nu, z)，MATLAB 默认是使⽤第⼀类汉克尔函数。
5.MATLAB 使⽤NaN来表⽰“不是数值(not a number)”。
6.贝塔函数：要在MATLAB中使⽤贝塔函数，我们⽤： x = beta(m,n) 7.幂积分：在MATLAB中使⽤下⾯的语法来执⾏这个函数： y = expint(x)，注意expint(0) = inf。
8.很多其它的特殊函数可以通过使⽤mfun命令进⾏数值计算： >> help mfunlist 9.要在MATLAB使⽤黎曼ζ函数计算，我们写成： w = mfun('Zeta',z) 10.相伴勒让德⽅程在MATLAB中可以使⽤下⾯的命令来计算： p = legendre(n,x) 11.我们⽤Ai(z)来表⽰亚⾥函数：在MATLAB中使⽤w = airy(z)来计算Ai(z)的值。
Gamma校正
Gamma校正一、历史的巧合在早期介绍Gamma校正的文章中都是这样说的：由于CRT显示器响应曲线的非线性关系，即亮度与输入电压呈指数为2.2的幂函数关系,如下图中实线所示。
如果直接將相机或摄像机采集到的线性图像输入，图像就会被压得很暗，因此就需要对输入图像做一个与CRT响应曲线相反的校正如下图中虚线所示，將图像提亮,使输出与原图保持一致，这就是图像的Gamma校正，Gamma值为2.2。
这种说法在很长一段时间内被视为对Gamma校正的经典解释。
现在的显示器大多数用的是LCD，这种显示器已不具备CRT这样的特性，应该说可以不需要或者是用另外的参数来做Gamma校正。
但是生产厂商还是通过硬件或软件方法使其保持有Gamma=2.2响应曲线，也就是说输入图像仍然需要做2.2的Gamma校正。
这是为什么呢？原来输入图像的Gamma校正不仅是为了补偿CRT的响应曲线，更重要的是能真实反映人眼对亮度感知的特性和合理分配8位图像的阶值。
这个美妙的历史巧合一直延续至今。
但是现在CRT显示器已被淘汰，再沿用这样的解释就会引起更多的混乱与矛盾，因此有必要回归到Gamma 校正的真实意图。
二、人眼视觉与中灰色人眼对亮度的感知是非线性的，也就是感知与亮度的增加不是成正比的，在一个小黑屋中，当点燃第一支蜡烛时会感受到亮度有很大提高，如果已经点燃了100支蜡烛，再点燃第101支蜡烛时感觉到亮度的变化是很微小，尽管第101支蜡烛与第一支蜡烛对亮度的贡献是相同的。
总量为A，变化量为ΔA，人的感觉取决于ΔA／A，而不是ΔA。
相同的ΔA，总量越小感觉越明显，也就是在较暗的环境下对亮度的变化更为敏感。
因此在从黑色到白色线性分佈的色板中，人眼感知到的中灰色不在色板中间，而是在物理亮度为白色的20%左右的地方，如下图所示。
所以摄影用的灰卡称为18%灰，即为白卡18%反射率。
三、8位图像的灰阶分配相机的光电传感器是线性元件，将光的强度线性地转换为电信号，再通过A-D转换为数字信号，在8位图像中就是0－255（0为黑色，255为白色），由于是线性分佈，亮度为20％白色的值为255x0.2=51。
matlab中 gamma变换
文章标题：深入探讨 Matlab 中的 Gamma 变换一、引言在数字图像处理中，Gamma 变换是一种常见的像素灰度调整方法。
它通过非线性变换来调整图像的对比度和亮度，对于图像增强和色彩调整具有重要作用。
在 Matlab 中，Gamma 变换是一种简单但有效的图像处理技术，本文将深入探讨 Gamma 变换的原理、应用和实现方法。
二、 Gamma 变换的原理1. 什么是 Gamma 变换Gamma 变换是一种用来调整图像亮度和对比度的非线性变换方法。
其数学表达式为：\[I_{\text{out}} = I_{\text{in}}^\gamma\]其中，\(I_{\text{in}}\) 表示输入图像的像素值，\(\gamma\) 为Gamma 值，\(I_{\text{out}}\) 表示经过 Gamma 变换后的输出图像像素值。
2. Gamma 值的影响Gamma 值大于1 时，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰饱满；Gamma 值小于 1 时，可以降低对比度，使图像更加柔和亮丽。
三、 Gamma 变换的应用1. 图像增强通过调整 Gamma 值，可以对图像进行局部增强或整体增强，使细节更加清晰或颜色更加鲜艳。
2. 色彩调整Gamma 变换也可以用于对图像的色彩进行调整，加深或减淡图像的色彩饱和度。
3. 视觉心理学Gamma 变换还与人类视觉特性有关，通过合适的 Gamma 值可以更好地符合人眼对亮度的感知。
四、 Matlab 中的 Gamma 变换实现在 Matlab 中，可以通过以下步骤来实现 Gamma 变换：1. 读入原始图像通过 imread 函数读入原始图像，得到图像矩阵。
2. Gamma 变换公式根据 Gamma 变换的公式，对图像矩阵进行非线性变换，得到输出图像矩阵。
3. 显示输出图像通过 imshow 函数显示经过 Gamma 变换后的输出图像。
五、个人观点和理解在实际图像处理中，Gamma 变换是一种简单而有效的增强图像对比度和亮度的方法。
伽马校正python代码
伽马校正python代码
在上述代码中，`gamma_correction`数接受一个图像和一个gamma值作为输入，然 后对图像进行伽马校正。首先，将图像的像素值归一化到0-1范围，然后应用伽马校正公式对 图像进行处理，最后将图像的像素值重新缩放到0-255范围，并转换为整数类型。最后，使 用OpenCV的`imshow`函数显示原始图像和校正后的图像。
伽马校正python代码
伽马校正（Gamma Correction）是一种图像处理技术，用于调整图像的亮度和对比度。
下面是一个使用Python实现伽马校正的示例代码：
```python import cv2 import numpy as np
def gamma_correction(image, gamma): # 将图像像素值归一化到0-1范围 image = image / 255.0 # 对图像进行伽马校正 image = np.power(image, gamma) # 将图像像素值重新缩放到0-255范围 image = image * 255 # 将图像像素值转换为整数类型 image = image.astype(np.uint8) return image
请注意，上述代码中的`input.jpg`是输入图像的文件名，你需要将其替换为你自己的图像 文件。另外，你可以根据需要调整`gamma`的值来控制伽马校正的效果。较大的gamma值 会使图像变亮，较小的gamma值会使图像变暗。
# 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 进行伽马校正，gamma值越大，图像越亮 gamma = 1.5 corrected_image = gamma_correction(image, gamma)
基于幂次变换的图像增强方法研究
602023年6月下 第12期 总第408期信息技术与应用China Science & Technology Overview0 引言图像是人们获得信息的主要途径，图像处理技术在军事、航空、航天、遥感、通讯、医学和教育等领域有着广泛的应用。
图像增强方法[1-6]是图像处理技术的一个重要分支，图像增强的主要内容是对所关注的区域进行强调，削弱或删除不必要的信息，以此达到强调的目的。
换句话说，此操作可以增强有用的信息，以获得更适宜于人眼或机器的图像。
图像增强方法的应用范围非常广泛，存在多种不同类型的图像。
例如，在军事上，可以通过加强红外影像发现敌人；在空间方面，可以通过卫星摄像机对卫星影像进行强化处理，提高影像品质；在运输方面，强化处理浓雾天气影像，加强车牌、路标等关键信息的辨识等。
图像增强技术主要包括空域处理和频域处理两种。
空域增强方法是在空间区域内对图像进行线性或者非线性转换，以此来提高像素点的强度。
常用的空域增强的方法有两种，即点处理和模板处理。
点处理是一种将灰度变换和直方图相结合的空域处理方法；模板处理是对像素的邻近区域进行处理的一种方法，即图像的平滑和锐化。
频域增强方法中的一项关键技术是使用傅里叶变换，其核心思想是通过傅里叶变换将频域上的交叠成分进行分离，并通过滤波来增强它。
傅里叶变换是频域图像处理常用的方法，虽然傅里叶变换的计算量很大，但是傅里叶变换技术发展快速，可以更好地利用傅里叶变换进行图像处理。
幂次变化的图像增强[7]属于空域增强的一种，即采用不同参数对输入图像进行幂次变换，能调节原始图像的反差，得到不同的清晰感受。
运用主观体验和客观技术，选取合适的参数，提高图片的清晰度。
幂次变换又称幂律变换、伽马校正。
幂函数变换的基本公式是y cx b γ=+，其中c 、γ均为正数。
与对数变换一样，幂函数变换可以将局部灰度区映射到较大范围内。
当γ=1时，幂次变换转变为线性变换。
在γ<1的情况下，变换函数的曲线高于函数。
matlab imadjust函数用法 -回复
matlab imadjust函数用法-回复Matlab的imadjust函数是用来进行图像增强的一种常用方法。
这个函数可以调整图像的对比度和亮度，使得图像更加清晰和易于分析。
在本文中，我们将逐步讲解imadjust函数的用法和相关注意事项。
首先，让我们了解一下imadjust函数的基本语法。
imout = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)在这个语法中，I代表输入图像，imout代表输出图像。
[low_in, high_in]定义了输入图像的灰度范围，[low_out, high_out]定义了输出图像的灰度范围。
gamma是一个可选参数，用来进行非线性灰度变换。
下面让我们详细解释一下每个参数的作用。
首先是输入图像I。
这个参数可以是任何灰度图像或者彩色图像。
如果输入图像是彩色的，那imadjust函数会对每个颜色通道分别进行处理。
接下来是输入和输出的灰度范围。
[low_in, high_in]指定了输入图像的灰度范围，而[low_out, high_out]指定了输出图像的灰度范围。
这些参数控制了图像的对比度和亮度。
低于low_in的像素值会被映射到输出灰度范围的最低值，高于high_in的像素值会被映射到输出灰度范围的最高值。
其他像素值会根据灰度范围的变化进行线性映射。
最后是gamma参数，它用来进行非线性灰度变换。
如果不提供gamma 值，默认为1。
当gamma大于1时，图像的对比度将增加，而当gamma 小于1时，图像的对比度将减小。
让我们通过一个具体的例子来演示imadjust函数的用法。
假设我们有一幅灰度图像，我们想要增加它的对比度和亮度。
首先，我们将读取图像并显示它：matlabI = imread('original_image.jpg');imshow(I);title('Original Image');接下来，我们使用imadjust函数来增加图像的对比度和亮度：matlablow_in = double(min(I(:)));high_in = double(max(I(:)));low_out = 0;high_out = 255;gamma = 1;im_out = imadjust(I, [low_in/255 high_in/255], [low_out/255high_out/255], gamma);在这个例子中，我们使用了min和max函数来计算输入图像的最小和最大像素值，并将其转换为double类型。
基于MATLAB的相位超前校正系统实现
基于MATLAB的相位超前校正系统实现丁伟玲;孙立军【摘要】基于MATLAB实现相位超前校正系统的设计与仿真分析，给出利用频域分析进行系统校正的一般工作流程。
采用实例演示典型设计方法给出通用程序，由MATLAB绘制校正前后系统的Bode图及单位阶跃响应曲线，对相位超前校正进行仿真与分析。
%In the article, it realized the design and simulation analysis of phase lead correction system based on MATLAB, and pro-posed general work flow of system correction using frequency domain analysis. It demonstrated a typical design method and proposed a general program through an example, drew Bode diagram and unit step response curve of system before and after correcting by MAT-LAB, and made contrast intuitively.【期刊名称】《农业科技与装备》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】4页(P40-42,46)【关键词】相位超前;校正;Bode图;MATLAB【作者】丁伟玲;孙立军【作者单位】潍坊五洲浩特电气有限公司，山东潍坊260106;山东经贸职业学院，山东潍坊 261011【正文语种】中文【中图分类】TP391.9在三相智能电表的成品检测中，需要测试三相电压电流对称度、相位、基本误差和标准偏差等指标，若测试结果超过相关国家标准，需要进行校正再设计。
通过校正，可以提升系统的稳定性、准确性和快速性，同时还要兼顾实现性和经济性。
matlab对比度拉伸函数
matlab对比度拉伸函数什么是对比度拉伸对比度拉伸是一种图像增强技术，它的目的是扩展图像的灰度级动态范围，使图像中的细节更加清晰可见。
对比度拉伸的原理是将图像中的灰度值映射到一个更大的范围，例如将[0.2, 0.5]之间的灰度值映射到[0, 1]之间，这样就可以增加图像中的对比度。
如何用matlab实现对比度拉伸matlab是一种流行的科学计算软件，它提供了许多图像处理的函数和工具。
要用matlab实现对比度拉伸，有以下几种方法：方法一：使用imadjust函数imadjust函数是matlab内置的一个图像调整函数，它可以实现对比度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等功能。
imadjust函数的语法如下：J =imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)其中，I是输入图像，J是输出图像，[low_in high_in]是输入图像的灰度范围，[low_out high_out]是输出图像的灰度范围，gamma是伽马值。
如果不指定后面三个参数，则默认为[0 1]，[0 1]和1。
使用imadjust函数实现对比度拉伸的代码如下：close all;clear all;clc; %关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行I =imread('pout.tif'); %读取图像J =imadjust(I,[0.20.5],[01]); %将0.2-0.5之间的灰度扩展到整个0-1范围figure(1); %创建一个新窗口subplot(121),imshow(I); %显示原始图像subplot(122),imshow(J); %显示调整后的图像方法二：使用自定义函数如果不想使用matlab内置的函数，也可以自己编写一个对比度拉伸函数。
一个简单的自定义函数如下：function J =contrast_stretch(I,a,b)% 对比度拉伸函数% 输入：I-原始图像；a,b-输出灰度范围% 输出：J-调整后的图像I =double(I); %将图像转换为双精度浮点数I_min =min(I(:)); %求出图像中的最小灰度值I_max =max(I(:)); %求出图像中的最大灰度值J = (I - I_min) / (I_max - I_min); %将图像归一化到[0,1]范围J = J * (b - a) + a; %将图像映射到[a,b]范围J =uint8(J); %将图像转换为无符号8位整数end使用自定义函数实现对比度拉伸的代码如下：close all;clear all;clc; %关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行I =imread('pout.tif'); %读取图像J =contrast_stretch(I,0,255); %将图像的灰度范围拉伸到[0,255]figure(1); %创建一个新窗口subplot(121),imshow(I); %显示原始图像subplot(122),imshow(J); %显示调整后的图像对比度拉伸的应用对比度拉伸是一种简单而有效的图像增强技术，它可以用于提高图像的视觉效果，增强图像中的细节信息，改善图像的质量。