MATLAB实用代码：图像处理与非线性变换实例

本资源是一份实用的MATLAB代码指南，主要介绍了如何在MATLAB中进行图像处理的一些基本操作，包括图像反转、灰度线性变换、非线性变换以及直方图均衡化。以下是每个部分的详细说明： 1. 图像反转：通过`imread`函数读取名为"xian.bmp"的图像，将其转换为双精度类型，然后进行线性变换，将所有像素值取反，再加上1（因为原值范围是0-255，反转后会变成255-0，再加1得到0-256）。最后将处理后的图像显示在两个子图中，分别对比原始图像和反转后的效果。 2. 灰度线性变换：首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后通过`imadjust`函数进行局部拉伸，将指定区间（如[0.1, 0.5]或[0.3, 0.7]）内的灰度值扩展到0-1的范围内。这样可以增强图像的对比度，展示不同拉伸参数对图像效果的影响。 3. 非线性变换：这里展示了对图像进行对数变换的例子，首先将灰度图像转换为双精度数值，然后使用对数函数（`log`）处理，将像素值映射到新的动态范围内。对数变换能够突出图像中的细节，特别是对于具有强对比度变化的部分。 4. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像像素值的分布，使得图像的整体亮度均匀。该部分的MATLAB代码通过`imread`获取图像，然后对灰度图像进行直方图均衡化处理，最终显示处理后的结果。 这些代码示例不仅涵盖了基础的图像处理步骤，还展示了MATLAB在图像变换中的灵活性和实用性，适用于初学者学习和理解MATLAB在图像处理领域的应用，也适合进阶用户进一步探索更复杂的图像处理算法和自定义变换。通过实践这些代码，用户可以加深对MATLAB图像处理工具箱的理解，并能应用于实际问题中优化图像质量。