使用imadjust函数实现亮度变换与空间滤波的图像处理

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB或其他类似的图像处理软件通过编程命令生成如图C所示的杆状图，以及相关的图像处理技术，包括亮度变换和空间滤波。首先，我们从背景知识开始： **3.1 背景知识** 在空间域处理图像时，我们关注的是图像像素本身的特性，直接对图像的灰度级（亮度）进行操作。空间域方法涉及两个关键概念：亮度变换和空间滤波。亮度变换是改变图像的整体亮度，如通过对图像的灰度值进行线性或非线性映射，如imadjust函数所示。 **3.2 亮度变换函数** imadjust函数是MATLAB中进行亮度变换的常用工具，其语法允许用户调整图像中特定亮度范围的映射。该函数接受四个参数：输入图像f、输入亮度范围[low_in, high_in]、输出亮度范围[low_out, high_out]和gamma值。gamma参数控制曲线的形状，影响输出亮度的分布。如果gamma小于1，映射倾向于向更高亮度倾斜；反之，大于1则偏向更低亮度。如果没有提供gamma值，默认使用线性映射。 **3.2.1 示例代码** 生成如图C所示的杆状图的代码片段如下： ```matlab h = imhist(f); % 计算图像f的直方图 h1 = h(1:10:256); % 提取部分直方图数据 horz = 1:10:256; % x轴范围 stem(horz, h1, 'fill') % 绘制杆状图 axis([0 255 0 15000]) % 设置坐标轴范围 set(gca, 'xtick', 0:50:255) % 设置x轴刻度 set(gca, 'ytick', 0:2000:15000) % 设置y轴刻度 ``` 这段代码通过imhist函数获取图像f的直方图，然后选择部分数据绘制出图形，展示了不同灰度级出现的频率。 **3.3 直方图处理与函数绘图** 直方图是分析图像亮度分布的重要工具，通过计算不同灰度级别的像素数量，可以直观地观察图像的亮度变化。在图c中，可以看到像素落在不同灰度级别的分布情况。 **3.4 空间滤波** 空间滤波是另一种重要的图像处理技术，它通过在图像的每个像素周围应用一个滤波器来改变图像的特征。例如，常见的空间滤波器有均值滤波、中值滤波等，用于平滑图像、去除噪声或边缘检测。 **3.5 图像处理工具的标准空间滤波器** MATLAB和其他软件提供了多种标准空间滤波器，如imfilter函数，可以应用各种滤波器核（如高斯、均值、中值等）对图像进行卷积操作，实现空间域的图像增强或降噪。 本文讲解了如何使用MATLAB中的imadjust函数进行亮度变换，并结合直方图分析和空间滤波概念，展示了如何生成图C所示的杆状图，以直观展示图像亮度分布。同时，空间滤波作为图像处理的重要环节，也在文章中有所提及。