MATLAB图像处理：从反转到非线性变换

“实用matlab代码资料讲解.pdf”主要涵盖了MATLAB在图像处理中的基本操作，包括图像反转、灰度线性变换、非线性变换以及直方图均衡化等知识点。 1. 图像反转： 在MATLAB中，图像反转是通过改变像素值来实现的。代码示例中，首先读取图像'lian.bmp'，将其转换为双精度浮点型矩阵`J`，然后将矩阵元素取负并加上最大值255（对于8位无符号整型图像），以确保新的像素值仍然在0到255之间。最后，将处理后的矩阵转换回8位无符号整型并显示。这样就实现了图像的反转。 2. 灰度线性变换： 线性变换用于调整图像的亮度和对比度。代码展示了如何将RGB图像转换为灰度图像，并进行线性变换。`imadjust`函数是MATLAB中用于调整图像动态范围的工具，它可以根据指定的输入和输出灰度级范围对图像进行线性变换。例如，`imadjust(l1,[0.1 0.5],[])`将0.1到0.5之间的灰度值拉伸至整个0到1的范围。 3. 非线性变换： 非线性变换可以突出图像的某些细节。在这里，使用了对数变换。代码读取图像，转换为灰度，然后应用对数函数（对每个像素值加1后再取对数，再乘以一个系数）。结果是，图像的较暗部分被显著增强，而较亮部分的影响相对较小。这有助于提高图像的对比度。 4. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种常用的增强图像对比度的方法。它通过改变像素值分布，使得图像的直方图更接近均匀分布，从而扩大图像的动态范围。在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。虽然在给出的代码片段中没有直接展示`histeq`的使用，但在实际操作中，只需将图像传递给该函数，它会返回一个经过均衡化的图像。 这些MATLAB代码示例展示了图像处理的基本概念，对于理解和实践MATLAB在图像分析中的应用非常有帮助。它们涵盖了从基本的图像读取、类型转换，到复杂的图像变换操作，是学习和研究图像处理的宝贵资源。