matlab灰度级矫正增强

在MATLAB中，灰度级校正和增强通常是为了改善图像的质量，使其更适合进一步的分析或处理。常见的灰度级矫正方法有：

1. **直方图均衡化**（Histogram Equalization）：通过对图像像素值的概率分布进行重新分配，使得整个灰度级范围得到充分利用，可以提高图像的对比度，特别适用于低对比度图像。

2. **伽马校正**（Gamma Correction）：通过调整图像亮度非线性变换来改变图像的整体动态范围，有时用于纠正摄影设备造成的暗部过曝现象。

3. **直方图拉伸**（Histogram Stretching）：根据图像的灰度级分布，将像素值缩放至新的区间，以增强细节和对比度。

4. **自适应直方图均衡化**（Adaptive Histogram Equalization）：针对局部区域进行灰度级校正，避免全局处理导致边缘信息丢失。

增强操作则包括：
- **锐化滤波**（Sharpening Filters）：如Sobel算子、Prewitt算子等，提升图像边缘的清晰度。
- **平滑滤波**（Smoothing Filters）：如均值滤波、高斯滤波，降低噪声并模糊图像细节。
- **二值化**（Binary Thresholding）：用于提取图像中的特定感兴趣区域。