MATLAB数字图像处理实战：反转与线性、非线性变换

"MATLAB数字图像处理源代码" 在数字图像处理领域，MATLAB是一个非常强大的工具，它提供了丰富的函数库和便捷的编程环境。上述文件包含了一些基础的图像处理操作的MATLAB源代码示例，主要包括图像反转、灰度线性变换以及非线性变换。 1. 图像反转 图像反转是将图像的灰度值进行翻转，即将最亮的像素变为最暗，最暗的像素变为最亮。在MATLAB中，这可以通过线性变换实现。例如，代码中的`J=-J+(256-1)`就是将读取的图像`I`（假设为8位无符号整数）转换为双精度浮点型`J`，然后将每个像素值乘以-1并加上255，从而实现了图像的反转。最终再将结果转换回8位无符号整数类型`H`以便显示。 2. 灰度线性变换 灰度线性变换通常用于调整图像的对比度。`imadjust`函数在MATLAB中用于实现这一目的。例如，`imadjust(I1,[0.1 0.5],[])`会将图像`I1`中灰度值位于0.1到0.5之间的部分拉伸至整个0到1的范围。这意味着原图中较亮的部分（0.5）会被映射到最亮（1），而较暗的部分（0.1）会被映射到较亮（0）。通过改变输入和输出范围，可以改变图像的亮度和对比度。 3. 非线性变换 非线性变换可以用于增强图像的某些特征。例如，对数变换可以突出图像中的低灰度值部分。代码中，`J=40*log(J+1)`实现了对数变换，其中`log`是自然对数函数，`J+1`是为了避免0值导致的分母为0的问题。系数40用来控制变换的幅度，使结果更明显。这个变换后，图像的暗部细节会得到显著增强。 这些源代码示例对于初学者理解MATLAB在数字图像处理中的应用非常有帮助。通过实际运行和修改这些代码，可以更好地掌握图像处理的基本概念和技术，包括颜色空间转换（如`rgb2gray`）、图像显示（`imshow`）、坐标轴控制（`axis on`、`grid on`）等。在实际应用中，可以根据具体需求对这些基本操作进行组合和扩展，以完成更复杂的图像处理任务。