MATLAB图像处理：反转与线性变换

"这篇资源包含了四个MATLAB代码示例，主要涉及图像处理中的图像反转、灰度线性变换、非线性变换（对数变换）以及直方图均衡化等基本操作。这些代码可用于理解和实践MATLAB在图像处理领域的应用。" 在MATLAB中，图像处理是一个强大的工具，尤其对于数据可视化和分析。以下是对给出的MATLAB代码段的详细解释： 1. 图像反转： 代码首先读取名为"xian.bmp"的图像，将其转换为双精度浮点型矩阵`J`，然后执行线性变换`J=-J+(256-1)`，使图像颜色反转。最后，将结果转换回无符号8位整型并显示。这一步骤用于将图像的亮部变暗，暗部变亮。 2. 灰度线性变换： 这部分代码演示了如何进行灰度图像的线性变换。`imadjust`函数被用来局部拉伸图像的灰度范围。例如，`imadjust(I1,[0.1,0.5],[])`将灰度值在0.1到0.5之间的部分拉伸到全范围0到1。通过改变输入参数，可以调整拉伸的灰度范围，从而改变图像的对比度。 3. 非线性变换 - 对数变换： 这里，图像经过对数变换以增强图像的暗部细节。首先，将图像转换为双精度类型，然后应用对数函数`log(J+1)`，避免了0值导致的负无穷大问题。乘以40是为了扩大变换效果，之后再转换回8位整型显示。对数变换常用于提升图像的动态范围，使暗部细节更明显。 4. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种常用的增强图像对比度的方法。它通过改变像素值分布，使图像的直方图更加均匀。在这个例子中，原图像被读取，然后直接应用直方图均衡化，这通常会改善图像的整体视觉效果，尤其是当图像有强烈偏重于某一灰度范围时。 这些MATLAB代码实例为初学者提供了一个很好的起点，可以帮助理解图像处理的基本概念，并进一步探索MATLAB在图像处理领域的强大功能。它们涵盖了基本的图像变换，包括线性和非线性，以及直方图均衡化，这些都是图像处理中的核心操作。通过实践这些代码，可以深入理解图像处理算法及其在实际应用中的效果。