MATLAB数字图像处理实例：反转、线性与非线性变换及直方图均衡化

本资源是一份关于数字图像处理的MATLAB相关代码教程PDF，主要涵盖了图像处理中的四个关键步骤：图像反转、灰度线性变换、非线性变换以及直方图均衡化。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **图像反转**： MATLAB通过`imread`函数读取名为'xian.bmp'的图像，并将其转换为双精度类型（`double`）。然后进行图像反转操作，即将每个像素值取其相反数，并加上一个偏移量（`256-1`），确保像素值范围在0到255之间。这样，原始图像（`I`）被转换成反转后的图像（`J`），并通过`imshow`分别显示原图和反转后的图像。 2. **灰度线性变换**： 该部分展示了如何进行灰度图像的创建和线性变换。首先，通过`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。然后，通过`imadjust`函数进行局部拉伸，将指定区间内的灰度值拉伸至0到1的范围内，展示了两个不同比例的线性变换效果，即[0.10.5]和[0.30.7]。 3. **非线性变换**： 这里演示了非线性变换的应用，以对数函数为例。通过`log`函数对灰度图像的像素值进行对数运算（加1避免除以0的情况），得到一个新的像素值。接着，将结果转换回`uint8`类型，以便于显示。显示的图像标题标明了当前的非线性变换类型。 4. **直方图均衡化**： 直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，常用于改善图像的视觉效果。通过`imread`和`rgb2gray`函数读取图像并转换为灰度后，调用`figure`创建新的窗口，展示未处理和处理后的图像。在直方图均衡化部分，可以看到图像经过处理后，各灰度级的分布得到优化，使得图像的细节更加明显。 这份文档提供了基础的图像处理方法，适合初学者学习和理解MATLAB在数字图像处理中的应用，通过实际代码展示了如何通过线性、非线性和直方图均衡化等手段来改变图像的外观和特征。