在MATLAB中如何实现图像的线性扩展、非线性扩展、灰度倒置和二值化处理？请结合实例详细说明。

在MATLAB中，图像的线性扩展、非线性扩展、灰度倒置和二值化处理是图像处理中常见且重要的基本操作。根据您提供的辅助资料《MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化》，我们可以详细了解这些操作的实现方法。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化](https://wenku.csdn.net/doc/4f6riov77j?spm=1055.2569.3001.10343)

线性扩展通常用于改善图像的对比度，可以使用`imadjust`函数来实现。例如，如果您想将一幅图像的灰度级从[0,255]线性扩展到[64,192]的范围，可以使用以下代码：

    J = imadjust(I, [0,255], [64,192]);

非线性扩展，尤其是对数变换，可以增强图像的低灰度区域。使用MATLAB进行对数变换的代码示例如下：

    K = 255 * log(1 + double(I)) / log(1 + double(255));

灰度倒置是一种简单的图像反转技术，可以使用以下任一代码实现：

    M = 255 - I; % 其中I是原始图像

或者

    M = ~I; % 同样，I是原始图像

对于二值化处理，`im2bw`函数是一个常用的选择，您可以通过设置阈值来将图像转换为二值图像。以下是一个使用0.5作为阈值进行二值化处理的示例：

    BW = im2bw(I, 0.5);

这些操作在实际的图像处理项目中非常实用，能够帮助您更好地理解图像的特性，并对图像进行预处理。通过实验和实践，您将能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。为了深入学习这些技术并掌握更多高级技巧，强烈建议参考《MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化》这份资料。该文档不仅详细解释了每种技术的工作原理，还提供了具体的代码示例和实验结果，将帮助您在图像处理领域迈出坚实的步伐。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：线性与非线性变换、灰度倒置与二值化](https://wenku.csdn.net/doc/4f6riov77j?spm=1055.2569.3001.10343)