"该文档是关于使用MATLAB实现各种滤波器的代码示例，适合学生党用于数字图像处理的作业。文档包含了灰度直方图计算、γ校正、对比度拉伸、灰级窗、灰级窗切片、动态范围调整、非线性动态范围调整（对数变换）以及直方图均衡化的算法描述。"
1，灰度直方图计算（GrayScaleHistogram.m）：
在图像处理中，灰度直方图是统计图像中每个灰度级出现的频次，用于分析图像的亮度分布。算法步骤包括：
- 初始化一个长度为256的零向量grayNum，其中索引表示灰度值。
- 遍历图像矩阵中的所有像素，统计每个灰度值的出现次数，并更新grayNum相应位置的计数。
- 使用bar函数绘制直方图，横坐标为灰度值，纵坐标为像素个数。
2，γ校正（gammCorrection）：
γ校正是调整图像对比度的一种方法，通常用于改善视觉效果。步骤如下：
- 计算图像中每个像素与其周围像素的灰度差的平方和。
- 求得差值平方和的平均值（对比度C）。
- 应用公式s=C*r^γ进行γ校正，其中r是原始灰度值，0.4通常作为γ值。
3，对比度拉伸（constrastStretch）：
对比度拉伸旨在扩展图像的灰度范围，使其占据可用的全部灰度值。算法包括：
- 分析图像的灰度直方图，确定目标物体的灰度范围。
- 计算合适的斜率以拉伸灰度值。
- 根据线性变换公式，计算并替换拉伸后的灰度值。
4，灰级窗（grayLevelWindow）：
灰级窗是对比度拉伸的变体，采用不同的分段线性变换函数来改变特定灰度范围的对比度。
5，灰级窗切片（grayLevelWindowSection）：
与灰级窗类似，但不是拉伸对比度，而是将指定灰度范围的像素值设置为255。
6，动态范围调整（dynamicRangeAdjustment）：
动态范围调整与对比度拉伸类似，通过分段线性变换来调整图像的整体对比度。
7，非线性动态范围调整（logarithmTransformation）：
对数变换是一种非线性处理，可以有效拉伸图像的对比度。它使用对数函数对图像进行处理。
8，直方图均衡化（HistogramEqualization）：
直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过改变像素值分布来提升对比度。其过程包括：
- 计算灰度值的概率分布。
- 计算灰度值的累计分布概率。
- 应用公式将累计分布概率乘以255，得到新的均衡化灰度值。
直方图均衡化的疑问解答：
- 选择累积分布函数的原因在于它能确保映射后的像素值保持原有的相对顺序，同时增加图像的对比度。
- 累积分布函数处理后，像素值均匀分布是因为它通过拉伸灰度值分布，使得在新空间中像素分布更加均匀，从而提高了图像的视觉效果。
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