灰度直方图线性变换程序和图像Matlab代码

灰度直方图线性变换是一种常见的图像处理技术，它通过改变图像像素值的分布，通常用于增强对比度、校正偏色或进行预处理。这种变换会将原图像的灰度级映射到新的范围，比如从0到255。

在MATLAB中，可以使用`imadjust`函数来进行灰度直方图线性变换。这个函数可以根据给定的输入最小值和最大值，调整图像的直方图，从而达到变换的效果。下面是一个简单的例子：

% 假设img是原始灰度图像
original_img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径

% 计算原始图像的直方图
histogram = imhist(original_img);

% 定义新的直方图范围，例如从10到240
new_min = 10;
new_max = 240;

% 进行线性变换
transformed_img = imadjust(original_img, [new_min new_max], []);

% 显示原图和变换后的图像
subplot(1,2,1), imshow(original_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(transformed_img);
title('Linearly Transformed Image');

相关问题

帮我写一段MATLAB代码：1、图像变换：要求对图像主要部分进行裁剪，主要部分是个圆；2、图像灰度直方图分析与显示；3、图像灰度变换；4、图像去噪

当然可以！以下是一段MATLAB代码，实现了你提到的要求：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 图像变换：裁剪主要部分（圆）
[r, c, ~] = size(img);  % 获取图像尺寸
center = [r/2, c/2];    % 圆心坐标
radius = min(r, c)/2;   % 圆半径
[X, Y] = meshgrid(1:c, 1:r);  % 创建网格坐标矩阵
mask = sqrt((X-center(1)).^2 + (Y-center(2)).^2) <= radius;  % 创建圆形掩膜
cropped_img = img;
cropped_img(~mask) = 0;  % 将圆形外的像素置为0

% 图像灰度直方图分析与显示
gray_img = rgb2gray(cropped_img);  % 转为灰度图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(cropped_img);
title('裁剪后的图像');
subplot(1,2,2);
imhist(gray_img);
title('灰度直方图');

% 图像灰度变换
adjusted_img = imadjust(gray_img);  % 线性灰度变换
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始灰度图像');
subplot(1,2,2);
imshow(adjusted_img);
title('灰度变换后的图像');

% 图像去噪
denoised_img = medfilt2(adjusted_img);  % 中值滤波去噪
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(adjusted_img);
title('灰度变换后的图像');
subplot(1,2,2);
imshow(denoised_img);
title('去噪后的图像');

请将代码中的`image.jpg`替换为你要处理的图像文件名。这段代码将首先裁剪图像的主要部分为圆形，然后进行灰度直方图分析与显示，接着进行灰度变换，最后使用中值滤波进行图像去噪处理。你可以根据需要自行调整代码中的参数和处理方法。希望对你有帮助！

用matlab把一幅彩色图像转化成灰度图像再计算灰度图像的直方图，在这之后再度灰度图像进行简单的灰度线性变换。禁止使用rgb2gray和rgbImg

好的，这里提供一种不使用rgb2gray和rgbImg的方法将一幅彩色图像转化成灰度图像，并计算灰度图像的直方图，以及进行灰度线性变换。

首先，我们可以使用以下公式将一幅彩色图像转化成灰度图像：

grayImg = 0.2989 * img(:,:,1) + 0.5870 * img(:,:,2) + 0.1140 * img(:,:,3);

其中，img是彩色图像，grayImg是转化后的灰度图像。这是一种常用的转换方式，也可以根据实际需求选择其他转换方式。

接着，我们可以使用以下代码计算灰度图像的直方图：

[counts, bins] = imhist(grayImg);

其中，counts是每个灰度值在图像中出现的像素数，bins是灰度级数。

最后，我们可以使用以下公式进行灰度线性变换：

newGrayImg = (grayImg - min(grayImg(:))) * (255 / (max(grayImg(:)) - min(grayImg(:))));

其中，newGrayImg是变换后的灰度图像，min和max分别是灰度图像中的最小值和最大值。

需要注意的是，这里的灰度图像和直方图都是用单通道的矩阵来表示的，而不是三通道的彩色矩阵。