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-shear归一化、Y-shear归一化和缩放归一化

首先，需要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。可以使用MATLAB中的`moments`函数来计算图像矩。

然后，根据得到的图像矩确定变换函数的具体参数。可以使用MATLAB中的`affine2d`函数来创建仿射变换矩阵，并使用矩阵的`T`属性来设置变换参数。

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-shear归一化、Y-shear归一化和缩放归一化。可以使用MATLAB中的`imwarp`函数来进行图像变换。

以下是示例代码：

% 读取四幅灰度图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');
I3 = imread('image3.jpg');
I4 = imread('image4.jpg');

% 计算图像矩
M1 = moments(I1);
M2 = moments(I2);
M3 = moments(I3);
M4 = moments(I4);

% 创建仿射变换矩阵并设置变换参数
T1 = affine2d([1/M1(2,0) 0 0; 0 1/M1(0,2) 0; 0 0 1]);
T2 = affine2d([1/M2(2,0) 0 0; 0 1/M2(0,2) 0; 0 0 1]);
T3 = affine2d([1/M3(2,0) 0 0; 0 1/M3(0,2) 0; 0 0 1]);
T4 = affine2d([1/M4(2,0) 0 0; 0 1/M4(0,2) 0; 0 0 1]);

% 进行图像变换
I1_norm = imwarp(I1, T1);
I2_norm = imwarp(I2, T2);
I3_norm = imwarp(I3, T3);
I4_norm = imwarp(I4, T4);