基于梯度的图像自然化的具体流程 matlab代码

以下是一个基于梯度的图像自然化的MATLAB代码示例：

% 读入图像
img = imread('input_image.jpg');

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

% 计算图像中的梯度
[grad_x, grad_y] = gradient(double(gray_img));

% 计算梯度幅值和方向
grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
grad_dir = atan2(grad_y, grad_x);

% 幅值调整
grad_mag = grad_mag.*1.2;

% 方向调整
grad_dir = grad_dir + pi/4;

% 重新计算梯度向量
grad_x_new = grad_mag.*cos(grad_dir);
grad_y_new = grad_mag.*sin(grad_dir);

% 重建图像
output_img = uint8(min(max(gray_img + grad_x_new + grad_y_new, 0), 255));

% 显示结果
imshow(output_img);

这个示例代码读入了一个彩色图像，将其转换为灰度图像，并计算了图像中的梯度。然后，它通过调整梯度幅值和方向来改善图像的外观和质量，并将调整后的梯度向量重新应用于图像，生成最终的自然化图像。最后，它显示了自然化后的图像。请注意，这只是一个简单的示例，实际的基于梯度的图像自然化算法可能更加复杂和精细。