MATLAB图像处理：反转与灰度线性变换

"这篇资源主要介绍了MATLAB中进行图像处理的一些常用代码，包括图像反转、灰度线性变换、非线性变换（对数变换）以及直方图均衡化。" 在MATLAB中，图像处理是其强大的应用领域之一。以下是对上述代码的详细解释： 1. **图像反转**：这段代码读取名为"xian.bmp"的图像，并将其转换为双精度浮点型矩阵`J`，然后执行线性变换使图像反转。`-J+(256-1)`这行代码实现了将图像的每个像素值从[0,255]范围内的值反转。最后，将结果转换回无符号8位整型并显示。 2. **灰度线性变换**：这部分展示了如何将彩色图像转换为灰度图像，然后通过`imadjust`函数进行局部线性拉伸。`rgb2gray`函数用于将RGB图像转换为灰度图像，`imadjust`则可以调整图像的对比度，通过指定输入和输出灰度值范围来拉伸或压缩图像的动态范围。在这里，代码分别展示了将[0.1,0.5]和[0.3,0.7]范围内的灰度值拉伸至[0,1]。 3. **非线性变换 - 对数变换**：对数变换是一种非线性增强方法，用于提高图像的对比度，特别是对于低灰度值区域。这段代码首先将灰度图像转换为双精度类型，然后应用对数函数`log(J+1)`，以避免0值导致的计算问题。之后，将结果乘以40以扩大动态范围，再转换回无符号8位整型图像。 4. **直方图均衡化**：直方图均衡化是提升图像对比度的一种经典方法，它通过重新分配像素值来扩展图像的动态范围。`imadjust`可以用于简单的线性变换，但直方图均衡化通常使用`histeq`函数。虽然这部分代码没有完整展示直方图均衡化的MATLAB实现，但可以理解为`histeq`会自动找到最佳的灰度映射以使得图像直方图均匀分布，从而提高图像的视觉效果。 这些MATLAB代码片段涵盖了基本的图像处理操作，对于理解和实践MATLAB中的图像处理概念非常有帮助。它们不仅可以应用于学术研究，也在实际的图像分析和处理任务中具有广泛的应用价值。