matlab练习程序（灰度拉伸）

以下是一个简单的 Matlab 灰度拉伸练习程序：

% 读入图片
img = imread('yourimage.jpg');

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

% 计算最小值和最大值
min_val = min(gray_img(:));
max_val = max(gray_img(:));

% 灰度拉伸
stretched_img = (double(gray_img) - min_val) / (max_val - min_val) * 255;

% 显示原始图像和拉伸后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img)
title('Original Image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(stretched_img))
title('Stretched Image')

在此代码中，我们首先读入一张彩色图片，然后将其转换为灰度图像。接着，我们计算出灰度图像的最小值和最大值，并使用这些值对图像进行拉伸。最后，我们显示原始图像和拉伸后的图像。

请注意，在进行灰度拉伸时，我们需要将图像转换为 double 类型，以便在计算中使用浮点数。最后，我们需要将拉伸后的图像转换为 uint8 类型，以便正确显示图像。

相关问题

matlab灰度拉伸函数

在 MATLAB 中进行灰度拉伸操作可以使用 `imadjust` 函数。该函数可以将图像中的像素值范围进行线性拉伸，使其覆盖整个灰度级范围。具体用法如下：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 灰度拉伸
J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out]);

% 显示原图和处理后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('灰度拉伸后的图像');

其中，`low_in` 和 `high_in` 分别表示输入图像中需要拉伸的像素值范围，取值范围为 [0, 1]，默认为 [min(I(:)) max(I(:))]，即取全部像素范围；`low_out` 和 `high_out` 分别表示输出图像中需要拉伸的像素值范围，取值范围同样为 [0, 1]，默认为 [0 1]。拉伸后的像素值范围为 [low_out, high_out]。

线性灰度拉伸matlab

线性灰度拉伸是一种简单的图像增强技术，可以通过拉伸原始图像的灰度范围来增强图像的对比度。在Matlab中，可以通过以下步骤来实现线性灰度拉伸：

步骤1：读取原始图像
使用imread函数读取原始图像，并将其存储在一个变量中。

步骤2：计算原始图像的最小和最大灰度值
使用min和max函数分别计算原始图像的最小和最大灰度值。

步骤3：进行线性灰度拉伸
将原始图像中的每个像素值进行线性映射，将最小灰度值映射为0，最大灰度值映射为255，而中间的灰度值按比例进行映射。

步骤4：显示增强后的图像
使用imshow函数显示增强后的图像，观察图像对比度的改善效果。

步骤5：保存增强后的图像（可选）
使用imwrite函数将增强后的图像保存到文件中。

通过以上步骤，可以在Matlab中实现线性灰度拉伸。这种简单的图像增强技术可以帮助改善图像的视觉效果，使图像更清晰，更易于观察和分析。