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到0~255的MATLAB代码如下：

% 读取图像
img = imread('老照片.bmp');

% 获取图像的最小值和最大值
min_val = double(min(img(:)));
max_val = double(max(img(:)));

% 线性变换到0~255的灰度范围
k = 255 / (max_val - min_val);
b = -k * min_val;
img_new = uint8(k * double(img) + b);

% 显示原图和变换后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(img_new), title('线性变换后');

对老照片.bmp图像进行对数变换的MATLAB代码如下：

% 读取图像
img = imread('老照片.bmp');

% 对数变换
c = 255 / log(1 + double(max(img(:))));
img_new = uint8(c * log(1 + double(img)));

% 显示原图和变换后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(img_new), title('对数变换后');

其中，c是常数因子，用于将变换后的灰度范围映射到0~255。

相关问题

matlab灰度图像线性变换

灰度图像线性变换是一种最常用的图像点运算之一，它通过指定的线性函数对图像的像素值进行变换，以此增强或减弱图像的灰度。在Matlab中，可以使用imadjust函数实现灰度图像的线性变换。该函数可以通过指定输入图像的最小值和最大值以及输出图像的最小值和最大值来进行线性变换。例如，可以使用以下代码将图像I的灰度范围从[0,1]变换到[0.2,0.8]：

J = imadjust(I,[0 1],[0.2 0.8]);

除了imadjust函数外，Matlab还提供了其他一些函数来实现灰度图像的线性变换，例如mat2gray函数和stretchlim函数等。

在上述引用中，还介绍了一种分段线性变换的方法，它可以将图像不同的灰度范围进行不同的线性灰度处理。具体实现方法可以参考引用中的表达式或引用中的示例程序。

使用matlab解决对一灰度图像，通过选择相应的灰度级变换函数实现图像的灰度级范围线性扩展

= (*this).realSub(another, anotherShift - thisShift);
}
return result;
}

最后，我们需要根据输入的要求，实现主函数来进行输入输出和运算。具体的实现可以参考下面好的，以下是使用 MATLAB 实现灰度级范围线性扩展的代码：

% 读入的代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
using namespace std;

class BigInteger灰度图像
I = imread('image.jpg');
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(I {
private:
    int length; // 数字的位数
    char* digits; // 数字的每一位
public:
    BigInteger(); // 构造函数
    BigInteger(const char* number); // 带参数构造函数
    BigInteger(const BigInteger& another);
title('Original Image');
% 获取灰度值范围
min_gray = min(I(:));
max_gray = max(I(:));
%); // 拷贝构造函数
    ~BigInteger(); // 析构函数
    // 加减运算
    BigInteger operator+(const BigInteger& another) const;
    BigInteger operator-(const BigInteger& another) const;
    // 实数加减运算
    BigInteger 设置新的灰度值范围
new_min = 0;
new_max = 255;
% 计算灰度级变换 realAdd(const BigInteger& another, int shift) const;
    BigInteger realSub(const BigInteger& another, int shift) const;
    //函数
a = (new_max - new_min) / (max_gray - min_gray);
b = new_min - a * min_gray;
 输出
    void display() const;
};

BigInteger::BigInteger() {
    length = 1;
    digits = new char[1];
    digits[0] = '0';
}

BigInteger::BigInteger(const char* number) {
    length = strlen(number);
    digits = new char% 对图像进行灰度级变换
J = a * double(I) + b;
% 显示变换后的图像[length];
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        digits[i] = number[length - i - 1];
    }
}

BigInteger::BigInteger(const BigInteger& another) {
    length = another.length;
    digits = new char[length];
   
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(J));
title('Transformed Image');

这个代码中，我们首 for (int i = 0; i < length; i++) {
digits[i] = another.digits[i];
}
}

BigInteger::~BigInteger() {
delete[] digits;
}

BigInteger BigInteger::operator+(const BigInteger& another) const {
BigInteger result;
int carry = 0, sum = 0;
int len = length > another.length ? length : another.length;
for (int i先读入一张灰度图像，然后获取图像的最小灰度值和最大灰度值。接 = 0; i < len; i++) {
sum = digits[i] - '0' + another.digits[i] - '着，我们设定新的最小灰度值和最大灰度值，并计算灰度级变换函数。最0' + carry;
carry = sum / 10;
result.digits[i] = sum % 10 + '0';
}
if (carry > 0) {
result.digits[len] = carry + '0';
len++;
}
result.length = len;
return result;
}

BigInteger BigInteger::operator-(const BigInteger& another) const {
BigInteger result;
int borrow后，将图像的每个像素值通过灰度级变换函数进行变换，得到灰度级范围线性扩展后的图像。