"MATLAB实用源代码图像处理"
MATLAB是一种强大的数学计算软件，它在图像处理领域有着广泛的应用。本文档主要介绍了如何使用MATLAB进行图像处理，包括图像反转、灰度变换以及非线性变换等基本操作。通过具体的源代码实例，读者可以更好地理解和掌握这些技术。
1. 图像反转
在MATLAB中，图像反转通常是通过改变像素值来实现的。下面的程序读取名为"xian.bmp"的图像，将其转换为双精度浮点型，然后将像素值取负并加上最大值256-1，使得原来的最小值变为最大值，最大值变为最小值，从而实现图像的反转。最后，使用`imshow`函数分别显示原图和反转后的图像。
```matlab
I = imread('xian.bmp');
J = double(I);
J = -J + (256-1);
H = uint8(J);
subplot(1,2,1), imshow(I);
subplot(1,2,2), imshow(H);
```
2. 灰度变换
MATLAB中的`rgb2gray`函数可以将RGB图像转换为灰度图像。在这个例子中，首先读取图像，然后使用`rgb2gray`转换为灰度图像，并显示原图和灰度图像。接着，使用`imadjust`函数进行局部灰度拉伸，将特定范围的灰度值映射到[0,1]之间。这里展示了两个不同的拉伸比例，分别是[0.1, 0.5]和[0.3, 0.7]。
```matlab
I = imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1), imshow(I), title('原始图像'), axis([50,250,50,200]), axis on;
I1 = rgb2gray(I);
subplot(2,2,2), imshow(I1), title('灰度图像'), axis([50,250,50,200]), axis on;
J = imadjust(I1, [0.1, 0.5], []);
subplot(2,2,3), imshow(J), title('灰度变换[0.1, 0.5]'), axis([50,250,50,200]), grid on, axis on;
K = imadjust(I1, [0.3, 0.7], []);
subplot(2,2,4), imshow(K), title('灰度变换[0.3, 0.7]'), axis([50,250,50,200]), grid on, axis on;
```
3. 非线性变换
非线性变换是图像处理中的重要技术，它可以改变图像的对比度或者突出某些特定区域的细节。这里的非线性变换示例同样使用了`imadjust`函数，但没有指定输出灰度的范围，因此MATLAB会自动选择合适的映射。程序读取图像，转换为灰度，然后显示原灰度图像，最后应用非线性变换。
```matlab
I = imread('xian.bmp');
I1 = rgb2gray(I);
subplot(1,2,1), imshow(I1), title('灰度图像'), axis([50,250,50]);
```
这些MATLAB代码示例提供了图像处理的基础操作，对于学习和实践MATLAB图像处理非常有帮助。通过理解这些代码，用户可以进一步探索更复杂的图像处理算法，如滤波、边缘检测、图像分割等。在实际应用中，可以根据具体需求调整参数，以达到理想的效果。
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