使用matlab对老照片.bmp”图像的灰度范围线性变换到0～255。另外尝试对数变换

对老照片.bmp图像进行灰度范围线性变换，可以按照以下步骤：

1. 读入图像

img = imread('老照片.bmp');

2. 获取图像的灰度范围

gray_min = min(img(:));
gray_max = max(img(:));

3. 线性变换到0~255范围

out_img = uint8((double(img) - gray_min) / (gray_max - gray_min) * 255);

4. 显示结果

imshow(out_img);

对数变换可以用来增强图像低灰度部分的细节，可以按照以下步骤实现：

1. 读入图像

img = imread('老照片.bmp');

2. 对数变换

out_img = uint8(255 * log(1 + double(img)));

3. 显示结果

imshow(out_img);

相关问题

Matlab 编程 给定彩色图象 lena . bmp ,转换为灰度图象,进行三段非线性灰度变换,显示结果. 要求:灰度值较低的像素进行幂变换,提高其亮度;中间层级灰度的像素进行对数变换,系数为2

首先，读取彩色图像并转换为灰度图像：

lena = imread('lena.bmp'); % 读取彩色图像
gray_lena = rgb2gray(lena); % 转换为灰度图像

然后，进行三段非线性灰度变换，其中灰度值较低的像素进行幂变换，中间层级灰度的像素进行对数变换，系数为2：

% 灰度值较低的像素进行幂变换
low_gray = gray_lena < 128; % 获取灰度值小于128的像素
gray_low = gray_lena .^ 0.5; % 进行幂变换，提高亮度
gray_low(low_gray) = gray_lena(low_gray); % 将低灰度像素的原始灰度值赋值回去

% 中间层级灰度的像素进行对数变换，系数为2
mid_gray = (gray_lena >= 128) & (gray_lena < 192); % 获取灰度值在128到192之间的像素
gray_mid = log(double(gray_lena) + 1) .* 2; % 进行对数变换，并乘以2
gray_mid(~mid_gray) = gray_lena(~mid_gray); % 将非中间层级灰度的像素的原始灰度值赋值回去

% 灰度值较高的像素进行幂变换
high_gray = gray_lena >= 192; % 获取灰度值大于等于192的像素
gray_high = gray_lena .^ 0.8; % 进行幂变换，提高亮度
gray_high(~high_gray) = gray_lena(~high_gray); % 将高灰度像素的原始灰度值赋值回去

最后，显示结果：

% 显示原图和三段非线性灰度变换后的图像
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(gray_lena); title('Original Image');
subplot(2, 2, 2); imshow(gray_low); title('Low Gray Levels');
subplot(2, 2, 3); imshow(gray_mid); title('Middle Gray Levels');
subplot(2, 2, 4); imshow(gray_high); title('High Gray Levels');

如何使用MATLAB进行图像的线性扩展、非线性扩展、灰度倒置和二值化处理？请结合hough.bmp和rice.bmp图像进行详细说明。

在MATLAB中进行图像处理的各个步骤都紧密相连，具体操作和步骤如下：\n\n1. 线性扩展：使用`imadjust`函数可以将图像的灰度范围进行线性扩展。例如，使用代码`I_linear = imadjust(I, [low_in; high_in], [low_out; high_out])`，其中`I`是原始图像，`[low_in; high_in]`和`[low_out; high_out]`分别对应输入和输出的灰度级范围，可以实现对图像对比度的增强。\n\n2. 非线性扩展：非线性扩展通常使用对数变换或幂律变换来增强图像的低灰度区域。对数变换的MATLAB代码示例为`I_nonlinear = imadjust(I, [], [], gamma)`，其中`gamma`是控制变换曲线形状的参数，小于1会增强暗部细节。\n\n3. 灰度倒置：灰度倒置是将图像的灰度值进行反转，即原图中的亮部变为暗部，反之亦然。在MATLAB中可以通过简单的矩阵运算实现，如`I_inverted = 255 - I`。\n\n4. 二值化：二值化可以使用`im2bw`函数，或者`imbinarize`函数，根据一定的阈值将灰度图像转换为黑白二值图像。例如，使用`I_binary = imbinarize(I, level)`，其中`level`是设定的阈值。\n\n具体实现时，可以载入hough.bmp和rice.bmp图像，对这些图像应用上述操作。例如，对hough.bmp图像进行线性扩展，代码可能如下：\n\n```matlab\nI_hough = imread('hough.bmp');\nI_linear_hough = imadjust(I_hough, [0.3, 0.6], [0.1, 0.9]);\nimshow(I_linear_hough);\n```\n\n对于rice.bmp图像进行非线性扩展，代码可能如下：\n\n```matlab\nI_rice = imread('rice.bmp');\ngamma_value = 0.5;\nI_nonlinear_rice = imadjust(I_rice, [], [], gamma_value);\nimshow(I_nonlinear_rice);\n```\n\n对于灰度倒置和二值化，操作也类似，可以通过更改图像的灰度值或应用相应的函数来实现。通过这些实验步骤，你可以更加深入地理解MATLAB中图像处理的基本操作，并将其应用于实际图像分析中。\n\n为了更全面地掌握MATLAB在图像处理方面的应用，建议深入学习《MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化》。这份资料不仅涵盖了上述提到的基本操作，还提供了更多高级图像处理技术和实战案例，帮助你进一步提升图像处理能力。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化](https://wenku.csdn.net/doc/4f6riov77j?spm=1055.2569.3001.10343)