MATLAB图像处理：边缘检测与直方图均衡化示例

本资源主要介绍了在MATLAB中进行图形图像处理的基本操作，包括图像预处理、灰度转换和直方图均衡化。以下是详细的知识点解析： 1. 图像读取与显示： 首先，通过`imread`函数读取名为'xian.bmp'的图像文件，将其转换为双精度类型（`double`），然后进行一些基本的调整，如取反和缩放范围（将图像值映射到0-255的整数范围）。`subplot`函数用于创建子图展示原始图像（`I`）和处理后的图像（`H`）。 2. 灰度图像转换与显示： 通过对RGB图像调用`rgb2gray`函数，将其转换为灰度图像。接着，分别展示了未经调整的灰度图像（`I1`），以及经过`imadjust`函数进行对比度增强的两种情况：一种是低对比度范围[0.1, 0.5]，另一种是高对比度范围[0.3, 0.7]。这两个调整后的图像分别反映了不同的视觉效果。 3. 对数变换和显示： 对灰度图像的像素值进行对数变换（`log(J+1)`），进一步改变图像的亮度分布，然后转换回`uint8`类型并显示。这展示了通过非线性变换改变图像特征的方法。 4. 直方图均衡化： 使用`histeq`函数执行直方图均衡化，这是一种常用的图像增强技术，可以改善图像的对比度。通过`subplot`显示原图像和直方图均衡化后的图像，可以看到对比度和细节的变化。 这些例子展示了MATLAB中处理图像的基本步骤，涵盖了从读取、转换、增强到展示的全过程。通过这些代码，学习者可以理解图像预处理的不同方法，并应用于实际项目中，提升图像的质量和可读性。同时，这也涵盖了图像处理中常见的操作，如灰度转换、直方图分析和对比度调整，对于理解图像处理的基本原理和技术具有重要意义。