Matlab实现数字图像处理：直方图均衡化与灰度变换示例

这段代码是关于数字图像处理的基础实践，使用MATLAB编程语言进行操作。实验主要涉及两个部分：图像增强和灰度变换。 首先，实验一从文件路径'I:\class\photoDigital\photo\1.jpg'读取一张彩色图像（`I=imread('I:\class\photoDigital\photo\1.jpg')`），然后将其转换为灰度图像（这里省略了`rgb2gray(H)`步骤，但通常在读入RGB图像时会进行此步骤）。接下来，对图像进行直方图均衡化处理（`J=histeq(I)`），以改善图像的对比度和视觉效果。作者使用`subplot`函数创建了一个包含原图和直方图均衡化后的图的对比视图，展示了原图像（`imshow(I)`）和经过处理后的图像（`imshow(J)`）以及它们的直方图（`imhist(I,64)` 和 `imhist(J,64)`）。 在实验二中，代码再次读取另一张图像（`I=imread('I:\class\photoDigital\photo\2.jpg')`），并对其进行灰度变换。通过`imadjust`函数，分别设置了不同的调整范围 `[0.2,0.4]`、`[0.2,0.6]` 和 `[0.2,0.8]`，来展示不同灰度变换的效果。每个调整后的图像都被显示在单独的子图中，并附有相应的标题。同时，还绘制了原图像和灰度变换后的图像的直方图，以便观察变换前后亮度分布的变化。 总体来说，这段代码演示了如何使用MATLAB的基本图像处理功能，包括图像读取、转换、直方图均衡化和灰度变换，以及如何通过直方图分析来评估处理前后的图像特性。这有助于理解图像增强技术如何影响图像的视觉呈现和数据统计特性，是数字图像处理入门级别的实践案例。