MATLAB图像处理：线性与非线性变换、二值化及图像相加

"matlab实验 图像的基本运算.pdf" 在MATLAB中，图像处理涉及一系列基本运算，这个实验主要涵盖了线性扩展、非线性扩展、灰度倒置和二值化等图像处理技术。下面是对这些操作的详细解释： 1. **线性扩展**：线性扩展是一种调整图像亮度和对比度的方法。在这个实验中，通过调用`imadjust`函数实现，输入参数为原始图像和输入/输出灰度级的范围。例如，`[0.3;0.6]`表示输入图像的灰度范围映射到输出图像的`[0.1;0.9]`范围内。这使得图像的亮部和暗部得到增强，从而提高对比度。 ```matlab J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); ``` 2. **非线性扩展**：非线性扩展通常用于改变图像的灰度响应。这里使用了对数函数，通过计算对数变换来扩展图像的动态范围。代码中的`C=2`是对数函数的常数，它影响了变换的陡峭程度。对数变换公式为`K=C*log(1+I2)`，其中`I2`是归一化后的图像。 ```matlab I1=double(I); I2=I1/255; C=2; K=C*log(1+I2); ``` 3. **灰度倒置**：灰度倒置是将图像的灰度值反转的过程，即将每个像素的灰度值替换为其最大值减去当前值。在MATLAB中，可以简单地通过取反操作实现。实验中使用`im2bw`函数将图像转换为二值图像，然后取反，实现灰度倒置。 ```matlab M=im2bw(I,0.5); M=~M; ``` 4. **二值化**：二值化是将图像转化为只有两种灰度（通常是黑和白）的过程。`im2bw`函数用于设置二值化的阈值，`level=0.4`和`level=0.7`分别代表两个不同的阈值，将图像分割为两个部分，低于阈值的像素设为0（黑色），高于或等于阈值的像素设为1（白色）。 ```matlab N1=im2bw(I,0.4); N2=im2bw(I,0.7); ``` 5. **图像加法**：图像加法是将两幅图像的对应像素值相加，用于合成或比较图像。实验中，将两幅灰度图像`hough.bmp`和`rice.bmp`加载并转换为double类型，然后将它们相加以创建新的图像。 ```matlab I=imread('C:\hough.bmp'); I=im2double(I); J=imread('C:\rice.bmp'); J=im2double(J); K=I+0.3*J; ``` 这些基本的图像处理操作是MATLAB中图像分析和处理的基础，它们能够改变图像的视觉效果，提取特征，或者进行图像的融合。通过理解和应用这些技术，可以进行更复杂的图像处理任务，如边缘检测、特征提取、图像分割等。