function grayenhancement %名稱：PCNN灰度圖像增強 %功能：對圖像進行增強處理，使之輪廓、紋理清楚，細節(jié)清晰 %% clc close all %% [filename,pathname]=uigetfile('*.*','選擇要處理的圖片'); I=im2double(imread(fullfile(pathname,filename))); figure,imshow(I); title('原始圖像'); if size(I,3)==3I=rgb2gray(I); end I=double(I); figure,imshow(I); title('灰度圖像'); I=I/255;%轉(zhuǎn)化為[0,1]之間處理 %% [p,q]=size(I); %初始化相關(guān)參數(shù) alpha_L=0.06931; alpha_Theta=0.05; beta=0.2; vL=1.00; vTheta=200;%連接幅度因子 np=700000;%閾值幅度因子 %初始化所有用到的矩陣 EnhImage=zeros(p,q); L=zeros(p,q); U=zeros(p,q); Y=zeros(p,q); Y0=zeros(p,q); %突觸聯(lián)接權(quán)系數(shù)矩陣W W=[0.1091 0.1409 0.1091;...0.1409 0 0.1409;...0.1091 0.1409 0.1091]; %實現(xiàn)PCNN圖像增強 Bri=max(I(:));%灰度圖像中最亮的像素的灰度值 La=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1];%；拉普拉斯算子 Theta=Bri-conv2(I,La,'same'); F=I; for n=1:npK=conv2(Y,W,'same');L=exp(-alpha_L)*L+vL*K;Theta=exp(-alpha_Theta)*Theta+vTheta*Y;U=F.*(1+beta*L);Y=im2double(U>Theta);EnhImage=(log(Bri)-(n-1)*alpha_Theta).*Y;Y0=Y0+EnhImage;if any(Y(:))==0fprintf('第%d次迭代后沒有火點了.\n',n);break;end end%格式轉(zhuǎn)換 image=Data_Normalized(Y0,0); figure,imshow(image); title('增強圖像')image1=Data_Normalized(Y0,1); figure,imshow(image1); title('反方式增強圖像')imwrite(image,strcat(filename,'_grayenhance.bmp')); endfunction Y_Normalized=Data_Normalized(Y,method) %將Y的元素線性標準化到[0,1]之間 %可以有兩種方式：1.min-0,max-1;2.min-1,max-0,因為Y的值一般都為負，不知其意義是值越大效果越大還是絕對值越大效果越大 %應(yīng)該為第一種，但第二種效果也挺好看，因為HSI模型中I反映的是亮度，與顏色無關(guān) if nargin==1method=0; endY_min=min(min(Y)); Y_max=max(max(Y)); if method==0Y_Normalized=(Y-Y_min)/(Y_max-Y_min); elseY_Normalized=(Y-Y_max)/(Y_min-Y_max); end end

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于PCNN的图像增强matlab代码的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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