如何在MATLAB中使用灰度范围拉伸技术进行图像的动态调整，并解释移动和压缩的具体步骤？

在MATLAB中，你可以使用`imadjust`函数来进行灰度范围拉伸，这是一种常见的图像处理技术，用于增强图像对比度，特别是对于那些灰度值分布较广的图像。以下是基本步骤：

1. **加载图像**：
使用`imread`函数读取你需要调整的图像，例如：

   img = imread('example.jpg');

2. **查看原始灰度范围**：
使用`graylevelhist`或`imagesc(img)`查看原图像的灰度级范围，了解当前像素值的分布。

3. **设置新的灰度范围（移动）**：
定义新的最小值和最大值，它们可以是你希望调整到的新区间，如将所有像素值缩放到0-255之间：

   newMin = 0;
   newMax = 255;

或者你想改变像素的对比度，比如提高亮部或暗部：

   if (newMin < graylevelhist(img)(1) || newMax > graylevelhist(img)(end))
       warning('New range exceeds the original image histogram.');
   end

4. **应用灰度范围拉伸**：
调用`imadjust`函数，传入原始图像、新范围以及显示选项：

   adjustedImg = imadjust(img, [newMin newMax], []);

第二个参数是一个向量，表示输入灰度值的范围，空字符串`[]`代表自动选择中间值。

5. **显示结果**：
使用`imshow`函数查看处理后的图像：

   imshow(adjustedImg);

6. **压缩范围**：
如果你想进一步压缩灰度范围，只需适当减小`newMax`的值。例如，如果你想限制高光部分，可以这样做：

   newMax = 128; % 仅保留图像的一半亮度

请注意，`imadjust`会尝试保持图像的整体色调一致，如果新范围不合理可能会导致失真。在实际操作中，应根据具体需求调整参数。