matlab图片亮度调节

在MATLAB中，可以使用`imadjust`函数来调节图像的亮度。该函数可以通过调整图像的灰度级范围来增强图像的对比度和明暗程度。

下面是一个简单的示例，展示如何使用`imadjust`函数来调节图像的亮度：

% 读取原始图像
originalImage = imread('original_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 调整亮度
adjustedImage = imadjust(grayImage, [0.2, 0.8], [0, 1]);

% 显示原始图像和调整后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(adjustedImage);
title('调整后的图像');

需要将`original_image.jpg`替换为你要处理的图像路径。以上代码将原始彩色图像转换为灰度图像，并使用`imadjust`函数将亮度范围从0.2到0.8进行调整，映射到0到1的范围。然后，使用`subplot`和`imshow`函数显示原始图像和调整后的图像。

你可以根据需要调整`imadjust`函数中的参数，以达到满意的亮度调节效果。

相关问题

用MATLAB实现图片亮度调节的代码

可以使用以下代码来实现图片亮度调节：

% 读取原始图片
img = imread('image.jpg');

% 调整亮度
bright_img = img + 50; % 增加50个灰度级

% 显示和保存调整后的图片
imshow(bright_img);
imwrite(bright_img, 'bright_image.jpg');

在这个例子中，我们将原始图片的亮度调高了50个灰度级。你可以根据需要调整该值，如果你想让图片变暗，可以将值设为负数。

matlab 图像水彩

### 使用 MATLAB 实现图像水彩效果

为了在 MATLAB 中实现图像的水彩效果，可以采用一系列图像处理技术来模拟这种艺术风格。具体来说，可以通过应用锐化卷积核使图像轮廓更突出，并结合其他滤镜效果达到目标。

#### 锐化边缘并增强细节
通过定义一个合适的锐化卷积核应用于输入图片，能够有效提升边界清晰度：

% 定义一个简单的拉普拉斯算子作为锐化内核
kernel = fspecial('laplacian',0);
sharpenedImg = imfilter(originalImage, kernel,'replicate');

此操作会增加相邻像素间的对比度，从而让物体边缘看起来更加明显[^1]。

#### 应用模糊效应柔化过渡区域
接着引入高斯模糊减少噪声干扰的同时保持主要结构特征不变:

blurredImg = imgaussfilt(sharpenedImg, 2); % 参数控制模糊程度

这一步有助于营造出类似于绘画工具笔触之间的自然衔接感。

#### 调整色彩饱和度与亮度分布
适当调节颜色属性可以使最终成果更具视觉冲击力：

enhancedRGB = imadjust(blurredImg,[],[],gammaValue); % gammaValue 可自行设定

上述过程综合运用了多种经典算法，在保留原始数据的基础上创造出接近手绘作品的独特外观。