空间滤波与亮度变换：imadjust函数详解及应用

本章节深入探讨了计算sk-亮度变换与空间滤波在图像处理中的应用，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **空间域处理**： - 图像在空间域的处理是指直接针对图像像素进行操作，包括亮度（灰度级）变换和空间滤波（如邻域处理或空间卷积）。空间域方法强调对图像像素的直接影响，通过定义操作符来增强图像的视觉效果。 2. **亮度变换函数**： - 亮度变换是通过改变图像的灰度级别来调整图像的整体明暗。一个简单的亮度变换函数形式为 \( S(T(r)) = Tr \)，其中 \( T \) 是变换函数，\( r \) 是输入图像的亮度值。`imadjust` 是一种常用的IPT工具，用于对灰度图像进行亮度变换，它接受四个参数：输入图像、亮度范围的输入和输出限制，以及可选的伽马曲线参数来调整输出的亮度分布。 3. **函数`imadjust`**： - 这个函数的关键作用是线性或者非线性地调整图像的亮度范围。它允许用户设置输入和输出的亮度阈值，以及可选的伽马校正，以实现图像的增亮、变暗或对比度调整。对于不同类型的输入图像（如uint8、uint16或double），输出的像素值需要根据图像类型进行相应的转换。 4. **图像反转**： - 图像反转是一种基础的亮度变换，将灰度级范围从0到L-1的图像的亮度值取反，使得图像的暗区变得更暗，亮区变得更亮。 5. **具体示例**： - 提供了实例中使用的系数s系列，如s4=0.89，s5=0.95，s6=0.98，s7=1.0，这些数值可能用于调整特定的亮度变换程度，如渐进增强或衰减。 在整个章节中，作者详细介绍了亮度变换的理论基础和实践应用，以及如何利用`imadjust`函数进行精确的亮度调整，并展示了空间滤波技术在图像处理中的重要性。通过学习这些内容，读者可以更好地理解和掌握在图像处理过程中如何调整图像的亮度，以及如何利用空间滤波增强图像质量。