MATLAB图像处理实战：转换与增强

"MATLAB图像处理源程序" 这篇文章主要介绍了如何使用MATLAB进行基本的图像处理操作，包括图像的读取、转换、调整和直方图均衡化。MATLAB是一款强大的科学计算软件，其中包含了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理变得简单易行。 1. 图像反转： 在MATLAB中，可以使用`imread`函数读取图像，例如`I=imread('xian.bmp')`读取名为"xian.bmp"的图像。将图像转换为双精度浮点型`J=double(I)`，然后进行反转操作`J=-J+(256-1)`，确保结果在0-255之间。最后，再转换回无符号8位整型`H=uint8(J)`，并用`imshow`显示原图像和处理后的图像。 2. 色彩空间转换与对比度调整： `rgb2gray`函数可以将RGB图像转换为灰度图像，如`I1=rgb2gray(I)`。`imadjust`函数用于调整图像的对比度，如`J=imadjust(I1,[0.1,0.5],[])`，这里将输入图像的0.1-0.5灰度区间映射到0-1区间，展示出不同对比度效果。同样，`K=imadjust(I1,[0.3,0.7],[])`则将0.3-0.7区间映射到0-1，再次显示调整后的图像。 3. 对数变换： 将图像转换为双精度浮点型`J=double(I1)`，然后应用对数变换`J=40*log(J+1)`，这样可以增强图像的暗部细节。最后，将结果转换回无符号8位整型`H=uint8(J)`并显示。 4. 直方图均衡化： `imhist`函数用于绘制图像的直方图，`histeq`函数则执行直方图均衡化，以提高图像的整体对比度。首先，读取图像并转换为灰度，然后分别显示原始图像的直方图和直方图均衡化后的图像。 这些代码示例涵盖了MATLAB图像处理的基础操作，对于学习和理解MATLAB图像处理非常有帮助。通过这些操作，可以了解如何对图像进行基本的预处理，为更复杂的图像分析和处理任务打下基础。在实际应用中，可以根据需要调整参数，以适应不同的图像处理需求。