MATLAB图像处理：灰度均衡化应对亮度变化

本篇MATLAB图像处理教程详细介绍了在图像变亮或变暗后的灰度均衡化方法，以及一系列与之相关的图像处理技术。首先，讲解了图像的基本操作，包括： 1. 图像的读取与显示： - 使用`imread`函数读取图像文件，例如`I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP')`，并能通过`imshow`函数展示图像，并设置灰度范围。 - `figure`和`subplot`用于在不同窗口显示多个图像。 2. 图像的格式转换： - `im2bw`函数用于将图像转换为二值图像，`rgb2gray`则将RGB图像转为灰度图像，`im2uint8`将图像转换为整数型，`im2double`转换为双精度浮点型。 - 阈值法通过`im2bw`或`imthreshold`函数创建二值图像，通过指定的灰度级`LEVEL`进行分割。 3. 图像的点运算： - 灰度直方图是关键工具，它提供了图像灰度级分布的统计信息，对于图像分割、灰度变换等处理至关重要。直方图描绘每个灰度级像素的频数或概率，通过`imhist`函数计算。 4. 图像增强： - 分为空间域增强和频率域增强。空间域增强包括但不限于灰度均衡化，这有助于改善图像对比度，使图像中的细节更加明显。具体操作没有详细列出，但可能涉及直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法。 - 频率域增强通常通过傅里叶变换（如`fft`）操作来提高图像质量，如去噪、滤波等。 5. 彩色图像处理： 虽然题目未提及具体步骤，但MATLAB支持对彩色图像进行处理，如色彩空间转换、色彩校正等。 6. 形态学图像处理和图像分割： 这些技术用于细化或细化图像结构，以及根据特定规则分离图像为不同的区域。 7. 特征提取： 提取图像中的关键特征，如边缘检测、角点检测等，为后续的机器学习或计算机视觉任务做准备。 8. 图像的几何变换： 可能包括旋转、缩放、平移等操作，改变图像的空间布局。 本教程重点在于基础图像操作和预处理技术，特别是灰度均衡化，旨在帮助读者理解和掌握如何使用MATLAB对图像进行调整和增强，以便于后续的分析和应用。