MATLAB数字图像处理：从反转到直方图均衡化

"此资源是一个关于数字图像处理的完整代码大全，包含了图像反转、灰度线性变换、非线性变换以及直方图均衡化的MATLAB程序实现案例。" 在数字图像处理领域，图像的变换是核心操作之一，主要用于改善图像质量、增强视觉效果或提取特征。以下是基于提供的MATLAB代码所涉及的几个关键知识点： 1. 图像反转： 图像反转是一种简单的图像处理操作，通过将像素值取反来实现。在MATLAB中，`imread`函数用于读取图像，`double`将其转换为双精度浮点型以便计算，然后通过`-J+(256-1)`实现值的反转，最后`uint8`将结果转换回8位无符号整型，便于显示。`imshow`函数用于展示图像。 2. 灰度线性变换： 灰度线性变换可以改变图像的亮度和对比度。`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。`imadjust`函数则进行线性拉伸，它可以将指定的输入灰度范围映射到新的输出范围。例如，`imadjust(I1,[0.1 0.5],[])`将输入图像中灰度值在0.1至0.5之间的部分拉伸到0到1之间，从而增强图像的某些细节。 3. 非线性变换： 非线性变换通常用于增强图像的对比度。在给定的代码中，使用了对数变换。对数变换可以增强图像的暗部细节，使得原本较暗的区域变得更加可见。`log(J+1)`是为了避免对0取对数时出现错误，加1是为了将所有像素值转换为正数，然后乘以40以调整缩放比例，最后再转换回8位整型。 4. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种强大的增强技术，用于扩展图像的动态范围。它通过重新分布图像的灰度级来改善对比度。虽然代码没有给出完整的直方图均衡化实现，但在MATLAB中，通常会使用`histeq`函数来完成这一过程。`histeq`会计算新的灰度映射关系，使得图像的直方图更加均匀，从而提高整体对比度。 以上是基于MATLAB的图像处理基础操作，这些技术广泛应用于图像分析、计算机视觉和医学影像等领域。通过理解并实践这些代码，可以帮助学习者深入掌握数字图像处理的基本原理和技巧。