用matlab写一个灰度图像等级化函数

好的，我可以回答这个问题。以下是一个用 Matlab 编写的灰度图像等级化函数的示例代码：

function [output_image] = gray_leveling(input_image)
%GRAY_LEVELING Performs gray level equalization on a grayscale image
%   INPUTS:
%       input_image - a grayscale image
%   OUTPUTS:
%       output_image - the equalized grayscale image

% Compute histogram of input image
histogram = imhist(input_image);

% Compute cumulative distribution function (CDF) of histogram
cdf = cumsum(histogram) / numel(input_image);

% Compute mapping function
mapping = uint8(255 * cdf);

% Apply mapping function to input image
output_image = mapping(input_image + 1);
end

这个函数接受一个灰度图像作为输入，然后对其进行等级化处理，输出等级化后的图像。

相关问题

用matlab写一个灰度图像等级化函数加注释

当然可以，以下是一个简单的 MATLAB 灰度图像等级化函数的代码：

function [outputImage] = grayLevelEqualization(inputImage)
% 灰度图像等级化函数
% 输入参数：inputImage - 输入的灰度图像
% 输出参数：outputImage - 等级化后的灰度图像

% 获取输入图像的大小
[height, width] = size(inputImage);

% 计算每个像素的灰度级出现的概率
histogram = imhist(inputImage) / (height * width);

% 计算每个像素的累积概率
cumulativeHistogram = cumsum(histogram);

% 将累积概率映射到 0-255 的灰度级范围内
mapping = uint8(255 * cumulativeHistogram);

% 对输入图像进行等级化
outputImage = mapping(inputImage + 1);
end

这个函数接受一个灰度图像作为输入，返回一个等级化后的灰度图像。函数首先计算输入图像中每个像素的灰度级出现的概率，然后计算每个像素的累积概率，并将累积概率映射到 0-255 的灰度级范围内。最后，函数对输入图像进行等级化，输出等级化后的灰度图像。

用matlab写一个基于灰度值的图像配准

图像配准是图像处理中的一个重要问题，它可以将两幅或多幅图像进行对齐，从而实现后续处理任务，如图像融合、目标检测等。基于灰度值的图像配准是其中的一种方法，它通过计算两幅图像之间的灰度差异来实现对齐。下面是一个简单的基于灰度值的图像配准的matlab代码示例：

% 读取待配准的图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

% 计算两幅图像之间的灰度差异
diff_gray = abs(gray1 - gray2);

% 计算灰度差异的均值和标准差
mean_diff = mean(diff_gray(:));
std_diff = std(diff_gray(:));

% 将图像进行配准
if mean_diff > 50 && std_diff > 20
    % 如果灰度差异较大，则使用imregister函数进行配准
    registered_img = imregister(gray2, gray1, 'affine');
else
    % 如果灰度差异较小，则直接使用原始图像
    registered_img = gray2;
end

% 显示配准后的图像
imshowpair(gray1, registered_img, 'montage');

这里使用了matlab自带的imregister函数进行图像配准，该函数可以实现不同的配准算法，如相位相关、互信息等。在本例中，如果灰度差异较大，则使用imregister函数进行配准，否则直接使用原始图像。