RGB HSV YCbCr histeq均衡化处理

本文主要是介绍RGB HSV YCbCr histeq均衡化处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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clc
rgb=imread('flower.jpg');
% 对饱和度与亮度进行histeq处理
hsv=rgb2hsv(rgb);
h=hsv(:,:,1);
s=hsv(:,:,2);
v=hsv(:,:,3);
S=histeq(s);
V=histeq(v);
result_hsv=hsv2rgb(h,S,V);% 对RGB每个通道进行histeq处理
r=rgb(:,:,1);
g=rgb(:,:,2);
b=rgb(:,:,3);
R=histeq(r);
G=histeq(g);
B=histeq(b);
result_rgb=cat(3,R,G,B);% 对YCbCr的亮度进行histeq处理
ycbcr=rgb2ycbcr(rgb);
y=ycbcr(:,:,1);
cb=ycbcr(:,:,2);
cr=ycbcr(:,:,3);
Y=histeq(y);
result_ycbcr=ycbcr2rgb(cat(3,Y,cb,cr));% 结果显示
figure
subplot(2,2,1),imshow(rgb),title('原始图像')
subplot(2,2,2),imshow(result_hsv),title('HSV')
subplot(2,2,3),imshow(result_rgb),title('RGB')
subplot(2,2,4),imshow(result_ycbcr),title('YCbCr')

实验结果不理想 这只是最基础的增强 累觉不爱：

这篇关于RGB HSV YCbCr histeq均衡化处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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