x=imread('quexian.png'); x=rgb2gray(x); subplot(2,2,1) imshow(x); subplot(2,2,2) imhist(x);%显示直方图 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %用比例的方法实现图像对比度和亮度的调整 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% avg=mean(mean(x));%也可以用mean2()，求平均值,得到整个画面的平均灰度 %sigma=std2(x);%得到灰度分布的标准差 y=imadjust(x);%自动调节直方图 subplot(2,2,3) imshow(y) subplot(2,2,4) imhist(y);%显示直方图

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要实现了对一个名为 "quexian.png" 的灰度图像的读取和显示，以及对比度和亮度的调整。

首先，使用 imread 函数读取名为 "quexian.png" 的图像，并且使用 rgb2gray 函数将其转换为灰度图像。然后，使用 subplot 函数将画面分成四个部分，左上角显示原始图像，右上角显示原始图像的直方图，左下角显示调整后的图像，右下角显示调整后的图像的直方图。

接着，使用 mean 函数求出整个图像的平均灰度值，然后使用 imadjust 函数自动调整直方图，实现对比度和亮度的调整。最后，使用 subplot 函数将调整后的图像和其直方图显示出来。

需要注意的是，这段代码使用的是比例方法进行图像对比度和亮度的调整，而不是直接调整图像的像素值。

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x1=imread('1.bmp'); x1=rgb2gray(x1); x1=double(x1)/255; x2=imread('2.bmp'); x2=rgb2gray(x2); x2=double(x2)/255; subplot(221) imshow('1.bmp') subplot(222) imshow('2.bmp') [c1,s1] = wavedec2(x1,3,'db1'); [c2,s2] = wavedec2(x2,3,'db1'); [row,col]=size(c1); for i=1:row for j=1:col if abs(c1(i,j))>abs(c2(i,j)) c(i,j)=c1(i,j); else c(i,j)=c2(i,j); end end end x = waverec2(c,s1,'db1'); %x=uint(x)*255; //加上会报错？？！ imwrite(x,'nDimfus.bmp'); subplot(223) imshow(x)为这段代码加上注释

这段代码的作用是将两幅灰度图像进行小波变换处理，然后对其小波系数进行比较，选取较大的值进行重构，最后将重构后的图像保存并显示。

具体注释如下：

% 读取图像并进行灰度化和归一化
x1=imread('1.bmp');
x1=rgb2gray(x1);
x1=double(x1)/255;
x2=imread('2.bmp');
x2=rgb2gray(x2);
x2=double(x2)/255;

% 在2x2的子图中分别显示原始图像
subplot(221)
imshow('1.bmp')
subplot(222)
imshow('2.bmp')

% 对两幅图像进行3层小波变换，使用db1小波基函数
[c1,s1] = wavedec2(x1,3,'db1');
[c2,s2] = wavedec2(x2,3,'db1');

% 获取小波系数矩阵的行列数
[row,col]=size(c1);

% 逐个比较两幅图像的小波系数，选取较大的值进行重构
for i=1:row
    for j=1:col
        if abs(c1(i,j))>abs(c2(i,j))
            c(i,j)=c1(i,j);
        else
            c(i,j)=c2(i,j);
        end
    end
end

% 使用小波系数矩阵和原始图像的小波系数结构进行小波重构
x = waverec2(c,s1,'db1');
%x=uint(x)*255; //加上会报错？？！
% 将重构后的图像保存为nDimfus.bmp
imwrite(x,'nDimfus.bmp');

% 在第3个子图中显示重构后的图像
subplot(223)
imshow(x)