matlab灰度图像缩放

可以使用imresize函数来实现灰度图像的缩放。具体步骤如下：

1. 读取灰度图像
2. 使用imresize函数进行缩放
3. 显示缩放后的图像

下面是一个示例代码：

% 读取灰度图像
img = imread('lena_gray.jpg');

% 缩放图像
scale_factor = 0.5; % 缩放因子
img_resized = imresize(img, scale_factor);

% 显示原始图像和缩放后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_resized);
title('Resized Image');

相关问题

matlab图像灰度线性变换

Matlab中可以使用imadjust函数进行图像灰度线性变换。该函数的语法如下：

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

其中，I为输入图像，J为输出图像。[low_in, high_in]为输入图像的灰度范围，[low_out, high_out]为输出图像的灰度范围，gamma为伽马变换系数。

例如，将灰度范围为[50,200]的输入图像I进行灰度线性变换，将其灰度范围缩放到[0,255]之间，可以使用如下代码：

I = imread('lena.png'); % 读入灰度图像
low_in = 50;
high_in = 200;
low_out = 0;
high_out = 255;
J = imadjust(I,[low_in/255, high_in/255],[low_out/255, high_out/255]);
imshow(J);

其中，需要将灰度范围和输出范围都归一化到[0,1]之间。如果需要进行伽马变换，可以将gamma参数设置为大于1的值。

灰度图像分块matlab

可以使用Matlab中的`blockproc`函数来对灰度图像进行分块操作。

首先，读入灰度图像并显示：

I = imread('gray_image.png');
imshow(I);

然后，定义分块大小和处理函数，并使用`blockproc`函数进行分块处理：

blockSize = [32 32];  % 分块大小为 32×32
fun = @(block_struct) imresize(block_struct.data, [32 32]); % 将每个分块缩放到 32×32
I2 = blockproc(I, blockSize, fun); % 对灰度图像进行分块处理

最后，将处理后的图像显示出来：

imshow(I2);

需要注意的是，分块大小和处理函数可以根据实际需求进行调整。此外，`blockproc`还有其他一些可选参数，可以参考Matlab中的帮助文档进行了解。