使用MATLAB中的imresize函数将图像缩放至合适的尺寸，使用imadjust函数调整图像亮度和对比度。

好的，以下是MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 缩放图像至合适的尺寸
img_resized = imresize(img, [500, NaN]); % 将图像高度缩放至500像素，宽度自适应缩放

% 调整图像亮度和对比度
img_adjusted = imadjust(img_resized, [0.2, 0.8], [0.1, 0.9]); % 将灰度值在0.2-0.8之间的像素值映射到0.1-0.9之间

% 显示原图、缩放后的图和调整后的图
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original');
subplot(1, 3, 2);
imshow(img_resized);
title('Resized');
subplot(1, 3, 3);
imshow(img_adjusted);
title('Adjusted');

其中，`imresize`函数的第一个参数为原始图像，第二个参数为缩放后的尺寸，`[500, NaN]`表示将图像高度缩放至500像素，宽度自适应缩放。`imadjust`函数的第一个参数为缩放后的图像，第二个参数为输入灰度值的范围，第三个参数为输出灰度值的范围，即将输入灰度值在0.2-0.8之间的像素值映射到0.1-0.9之间。最后，使用`subplot`和`imshow`函数将原图、缩放后的图和调整后的图显示在同一个窗口中。

相关问题

数字图像处理matlab常用函数

数字图像处理中，MATLAB常用函数包括：

1. imread：用于从磁盘文件中读取图像数据，并将其以矩阵形式存储在MATLAB的工作空间中。

2. imshow：用于显示图像，可以将图像在MATLAB图形窗口中显示出来。

3. imwrite：用于将图像数据保存为磁盘文件。

4. rgb2gray：用于将RGB彩色图像转换为灰度图像。

5. im2bw：用于将灰度图像转换为二值图像，可以通过设定灰度阈值来控制图像的二值化。

6. imadjust：用于调整图像的对比度和亮度，可以通过设置参数来对图像进行灵活的调整。

7. imresize：用于调整图像的大小，可以通过设置参数来缩放或放大图像。

8. imrotate：用于旋转图像，可以通过设置旋转角度来实现对图像的旋转操作。

9. imfilter：用于对图像进行滤波处理，可以通过设置不同的滤波器系数来实现不同的图像滤波效果。

10. histeq：用于对图像进行直方图均衡化，可以提高图像的对比度和细节。

这些常用函数可以在数字图像处理中完成各种基本操作，也可以用于更复杂的图像算法和处理过程。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以满足不同用户的需求。

图像预处理matlab

图像预处理是指在进行图像分析、图像识别、图像处理等任务之前，对原始图像进行一系列的操作和处理，以提高后续任务的效果和准确性。在MATLAB中，可以使用各种函数和工具箱来进行图像预处理。

以下是一些常用的图像预处理方法和MATLAB函数：

1. 图像读取和显示：使用imread函数读取图像文件，imshow函数显示图像。

2. 图像缩放：使用imresize函数可以调整图像的大小。

3. 图像灰度化：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

4. 图像二值化：使用imbinarize函数将灰度图像转换为二值图像。

5. 图像平滑：使用imfilter函数进行图像平滑处理，常用的平滑滤波器有均值滤波器和高斯滤波器。

6. 图像增强：可以使用imadjust函数进行图像对比度调整，使用histeq函数进行直方图均衡化。

7. 边缘检测：使用edge函数进行边缘检测，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

8. 图像去噪：可以使用medfilt2函数进行中值滤波去除椒盐噪声，使用wiener2函数进行维纳滤波去除高斯噪声。

9. 图像分割：使用imsegkmeans函数进行基于K均值的图像分割。

10. 形态学操作：使用imdilate函数进行膨胀操作，使用imerode函数进行腐蚀操作。

11. 特征提取：可以使用corner函数进行角点检测，使用regionprops函数提取图像中的区域属性。