matlab图像各种代码.pdf

在MATLAB中，图像处理是数字图像处理领域中的重要组成部分，涵盖了从基本的图像显示到复杂的图像增强技术。以下是对给定文件中涉及的一些关键知识点的详细解释： 1. **二值化和阈值处理**： 二值化是将图像转化为黑白图像的过程，通过设定一个阈值来区分图像中的不同区域。在示例代码中，`im2bw`函数用于将图像转换为二值图像，其中阈值设置为0.5。这将像素值大于或等于0.5的像素设为白色（255），小于0.5的设为黑色（0）。此外，代码还展示了如何使用不同的域值（150）进行二值化。 2. **非线性变换**： - **对数变换**：这是图像增强的一种方法，用于增强图像的对比度。在MATLAB中，`log`函数可以用于对图像进行对数变换，但需要注意的是，由于对数函数不支持`uint8`类型数据，因此需要先将图像转换为灰度双精度浮点类型（`double`）。 - **反色变换**：`imcomplement`函数可以实现图像的反色操作，即将图像中的黑色像素转换为白色，反之亦然。 3. **灰度图像均衡化**： 灰度图像均衡化是调整图像全局对比度的一种方法，通过改变每个灰度级的出现频率来改善图像的视觉效果。`histeq`函数用于执行直方图均衡化，它创建了一个新的直方图分布，使得图像中的每个灰度级有相同的亮度概率。 4. **线性变换**： 使用`imadjust`函数可以进行线性变换，它通过调整输入图像的强度范围来改变图像的对比度。在给定的代码中，输入范围 `[0.3, 0.7]` 表示保留原始图像的这部分强度并将其映射到整个8位范围。 5. **三段线性变换**： 三段线性变换是一种更复杂的对比度增强技术，适用于处理具有多个显著亮度区间的图像。代码通过循环遍历图像的每个像素，根据像素值所在的区间应用不同的线性映射，从而增强特定亮度范围的细节。 6. **非线性变换**： 非线性变换可以采用多种形式，例如对数变换。在给定的代码中，进行了一个基于对数的非线性变换，表达式 `(log(J+1))/10` 可以增强图像的暗部细节，因为它扩大了低亮度像素的动态范围。 以上就是MATLAB中涉及的图像处理技术，包括二值化、非线性变换（对数变换和反色变换）、灰度图像均衡化以及线性和非线性对比度增强。这些技术在图像分析、识别和特征提取等任务中有着广泛的应用。