matlab数字图像处理，黑白对数变换代码

Matlab数字图像处理是一种利用Matlab软件进行图像处理的技术。其中，黑白对数变换是一种常用的图像增强方法，可以通过调整图像的对比度来改善图像的质量。

下面是一个简单的Matlab代码示例，实现了黑白对数变换：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对数变换参数
c = 1; % 常数c，用于调整对比度

% 对数变换
log_img = c * log(1 + double(gray_img));

% 将图像转换为uint8类型
log_img = uint8(log_img);

% 显示原始图像和对数变换后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(log_img), title('对数变换后的图像');

在这个代码中，首先使用`imread`函数读取一张彩色图像，并使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。然后，通过调整参数`c`来控制对比度的增强程度。接下来，使用`log`函数对灰度图像进行对数变换，并将结果转换为`uint8`类型。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将原始图像和对数变换后的图像显示在一个图像窗口中。

相关问题

matlab'图像处理对数变换

Matlab中的图像处理对数变换是一种常用的灰度变换方法，用于增强图像的对比度。对数变换通过对图像的像素值取对数来调整亮度级别，使得较暗的像素值变得更明亮，同时保留较亮的像素值。

在Matlab中，可以使用以下代码实现图像处理的对数变换：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 对数变换
c = 1; % 对数变换的参数，可根据需要调整
output_img = c * log(1 + double(img));

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(output_img));
title('对数变换后的图像');

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取待处理的图像。然后，通过对图像的每个像素值取对数，并乘以一个参数c来进行对数变换。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和处理后的图像。

来一份matlab图像增强的对数变换代码

下面是一份 Matlab 图像增强的对数变换代码：

function [outImg] = logTransform(inImg, c)

% 对数变换函数
% 输入：inImg - 输入图像，c - 对数变换常数
% 输出：outImg - 输出图像

% 将图像转换为 double 类型
inImg = im2double(inImg);

% 对数变换
outImg = c * log(1 + inImg);

% 将输出图像缩放到 [0, 1] 范围内
outImg = (outImg - min(outImg(:))) ./ (max(outImg(:)) - min(outImg(:)));

% 将输出图像转换为 uint8 类型
outImg = im2uint8(outImg);

end

在这个函数中，输入参数 `inImg` 是原始图像，`c` 是对数变换的常数。这里使用了 Matlab 自带的 `im2double()` 函数将输入图像转换为 double 类型，然后进行对数变换。最后，将输出图像缩放到 [0, 1] 范围内，并使用 `im2uint8()` 函数将输出图像转换为 uint8 类型。