用2023a版matlab写一段将四副256*256的灰度图像I1、I2、I3、I4进行图像归一化处理，图像归一化的原理是：首先计算并确定原始图像对各种仿射变换具有较强不变性的图像矩，然后根据得到的图像矩确定变换函数的具体参数，最后利用变换函数将原始图像转换为具有标准形式的图像，其归一化过程主要包括4个步骤：平移归一化、X-shearing归一化、Y-shearing归一化和缩放归一化，原始图像在经过以上四个步骤后，便能够转化为标准图像，从而能够降低仿射变换对图像的影响

以下是用2023a版matlab实现将四副256*256的灰度图像I1、I2、I3、I4进行图像归一化处理的代码：

% 读取四幅灰度图像并保存到一个cell数组中
I{1} = imread('I1.jpg');
I{2} = imread('I2.jpg');
I{3} = imread('I3.jpg');
I{4} = imread('I4.jpg');

% 平移归一化
for i = 1:4
    % 计算图像中心
    [m, n] = size(I{i});
    center = [n/2; m/2];
    % 计算平移距离
    delta = ceil(center) - center;
    % 对图像进行平移
    T = [1 0 -delta(1); 0 1 -delta(2); 0 0 1];
    I{i} = imwarp(I{i}, affine2d(T), 'OutputView', imref2d(size(I{i})));
end

% X-shearing归一化
for i = 1:4
    % 计算图像中心
    [m, n] = size(I{i});
    center = [n/2; m/2];
    % 计算X-shear参数
    sx = -sum(sum(I{i}.*(1:n)'*ones(1,m))) / sum(sum(I{i}.*ones(n,m)));
    % 对图像进行X-shearing
    T = [1 0 0; sx 1 0; 0 0 1];
    I{i} = imwarp(I{i}, affine2d(T), 'OutputView', imref2d(size(I{i})));
end

% Y-shearing归一化
for i = 1:4
    % 计算图像中心
    [m, n] = size(I{i});
    center = [n/2; m/2];
    % 计算Y-shear参数
    sy = -sum(sum(I{i}.*ones(n,1)*(1:m))) / sum(sum(I{i}.*ones(n,m)));
    % 对图像进行Y-shearing
    T = [1 sy 0; 0 1 0; 0 0 1];
    I{i} = imwarp(I{i}, affine2d(T), 'OutputView', imref2d(size(I{i})));
end

% 缩放归一化
for i = 1:4
    % 计算图像中心
    [m, n] = size(I{i});
    center = [n/2; m/2];
    % 计算缩放比例
    s = sqrt(sum(sum(I{i}.*((1:n)'*ones(1,m)-center(:,1)*ones(n,m)).^2 + ...
               (I{i}.*(ones(n,1)*(1:m)-center(:,2)*ones(n,m))).^2)) / sum(sum(I{i})));
    % 计算缩放矩阵
    S = [s 0 0; 0 s 0; 0 0 1];
    % 对图像进行缩放
    I{i} = imwarp(I{i}, affine2d(S), 'OutputView', imref2d(size(I{i})));
end

% 显示归一化后的图像
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I{1});
title('Normalized I1');
subplot(2,2,2);
imshow(I{2});
title('Normalized I2');
subplot(2,2,3);
imshow(I{3});
title('Normalized I3');
subplot(2,2,4);
imshow(I{4});
title('Normalized I4');

以上代码实现了平移归一化、X-shearing归一化、Y-shearing归一化和缩放归一化四个步骤，最后将归一化后的图像显示出来。

需要注意的是，上述代码中使用了Matlab中的imwarp函数和affine2d函数来实现仿射变换，这些函数可以方便地对图像进行平移、旋转、缩放、剪切等变换。同时，为了避免图像边缘的黑色区域影响归一化结果，我们使用了OutputView参数来指定仿射变换后的图像大小，使其与原始图像大小相同。