MATLAB图像处理：从反转到对数变换

"这篇文档是关于使用MATLAB进行图像处理，特别是图像分割算法的源代码示例。主要包括图像反转、灰度线性变换和非线性变换（对数变换）等基本操作。" 在MATLAB中，图像处理是通过内置的图像处理工具箱实现的，该文档提供了一些基础的图像处理算法的源代码，适用于初学者理解和实践。 1. 图像反转 图像反转是通过线性变换实现的，将图像中的每个像素值映射到其补数，以达到反转效果。MATLAB代码中，首先将输入图像I转换为双精度浮点型（double），然后执行线性变换`J=-J+(256-1)`，使得0变为255，255变为0。最后，将结果转换回无符号8位整型（uint8）并显示。 ```matlab J=double(I); J=-J+(256-1);%图像反转线性变换1 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); ``` 2. 灰度线性变换 该部分演示了如何进行灰度图像的局部拉伸，即将图像中特定范围的灰度值映射到全灰度范围。例如，`imadjust`函数用于调整图像对比度，`[0.1 0.5]`表示选择0.1到0.5的灰度值拉伸到0到1的范围内。同样，`[0.3 0.7]`则对应另一种拉伸。 ```matlab I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,1),imshow(I1); J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); ``` 3. 非线性变换 - 对数变换 对数变换常用于纠正指数失真和增强低灰度值图像的细节。在MATLAB中，先将图像转换为双精度，然后应用对数函数。这里，`log(J+1)`是为了避免0值的对数运算问题，因为0的对数是未定义的。40是可调整的增益系数，用于控制变换的强度。 ```matlab J=double(I1); J=40*(log(J+1)); ``` 这些基础的图像处理操作是图像分割算法的重要预处理步骤。通过对图像进行变换，可以改善图像的对比度，突出细节，或者纠正由于设备特性引起的失真，从而有利于后续的图像分析和分割任务。在实际应用中，根据具体需求，可能还需要结合其他更复杂的算法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等，以实现更加精确的图像分割。