在MATLAB中如何综合运用线性扩展、非线性扩展、灰度倒置、二值化以及图像相加技术处理hough.bmp和rice.bmp图像？请提供详细的操作步骤。

在MATLAB中进行图像处理时，综合利用线性扩展、非线性扩展、灰度倒置、二值化以及图像相加等技术，可以帮助我们更深入地分析和理解图像内容。以下是详细的步骤和示例代码，供你参考：

参考资源链接：[MATLAB图像处理：线性与非线性变换、二值化及图像相加](https://wenku.csdn.net/doc/rvbgvsdm2d?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **线性扩展**：使用`imadjust`函数对图像进行线性扩展，通过调整输入输出灰度范围来增强图像对比度。

I = imread('hough.bmp');
J = imread('rice.bmp');
linear_extended_hough = imadjust(I, [0.3; 0.6], [0.1; 0.9]);
linear_extended_rice = imadjust(J, [0.3; 0.6], [0.1; 0.9]);

2. **非线性扩展**：利用对数变换来进行非线性扩展，以增强图像中较暗区域的细节。

log_transformed_hough = double(I) / 255;
log_transformed_hough = 2 * log(1 + log_transformed_hough);
log_transformed_rice = double(J) / 255;
log_transformed_rice = 2 * log(1 + log_transformed_rice);

3. **灰度倒置**：通过取反操作实现灰度倒置，使图像的亮暗区域反转。

inverted_hough = 1 - double(linear_extended_hough) / 255;
inverted_rice = 1 - double(linear_extended_rice) / 255;

4. **二值化**：使用`im2bw`函数结合自定义阈值来二值化图像。

threshold = 0.5; % 选择合适的阈值
binary_hough = im2bw(linear_extended_hough, threshold);
binary_rice = im2bw(linear_extended_rice, threshold);

5. **图像相加**：将两幅图像进行加权相加，可以用于图像融合等高级处理。

blended_image = linear_extended_hough + 0.3 * linear_extended_rice;

以上代码片段展示了如何使用MATLAB对图像进行线性扩展、非线性扩展、灰度倒置、二值化以及图像相加等操作。需要注意的是，实际应用中可能需要根据图像的具体特性和处理需求调整参数。建议你实际操作这些步骤，并深入学习《MATLAB图像处理：线性与非线性变换、二值化及图像相加》这本书籍，以获得更全面的理解和更深入的技巧。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：线性与非线性变换、二值化及图像相加](https://wenku.csdn.net/doc/rvbgvsdm2d?spm=1055.2569.3001.10343)