基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌像苔质分离方法的MATLAB实现

以下是基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌像苔质分离方法的MATLAB实现的代码。代码中包含了注释，希望能对你有所帮助。

% 读入原始图像
img = imread('tongue.jpg');

% 将RGB图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行直方图均衡化
eq_img = histeq(gray_img);

% 伽马校正
gamma = 1.5;
gamma_img = imadjust(eq_img,[],[],gamma);

% 将图像转换为double类型
double_img = im2double(gamma_img);

% 对图像进行K-means聚类
k = 2; % 聚类数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
[idx, centers] = kmeans(double_img(:), k, 'MaxIter', max_iter);

% 将聚类结果转换为图像
idx_img = reshape(idx, size(double_img));

% 显示原始图像、直方图均衡化后的图像、伽马校正后的图像、聚类结果图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imshow(eq_img);
title('直方图均衡化后的图像');
subplot(2,2,3);
imshow(gamma_img);
title('伽马校正后的图像');
subplot(2,2,4);
imshow(idx_img, []);
title('聚类结果图像');

这里使用了MATLAB自带的`kmeans`函数进行K-means聚类，在调用`kmeans`函数时，需要指定聚类数和最大迭代次数。最后将聚类结果转换为图像，并使用`imshow`函数显示原始图像、直方图均衡化后的图像、伽马校正后的图像和聚类结果图像。