matlab图像的灰度变换Word文件下载.doc
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但运算的过程中应当注意以下问题，由于我们读出的图像数据一般是uint8型，而在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。
因此读出的图像数据不能直接进行运算，必须将图像数据转换成双精度型数据。
2、直方图均衡化
直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，从而改善图像的灰度层次。
MATLAB图像处理工具箱中提供的histeq函数，可以实现直方图的均衡化。
三、实验内容及要求
1、用MATLAB在自建的文件夹中建立example2.m程序文件。
在这个文件的程序中，将girl2.bmp图像文件读出，显示它的图像及灰度直方图（可以发现其灰度值集中在一段区域）。
用imadjust函数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别；
改变灰度值调整范围，观察调整后的图像的变化及其与原图像的差别，调整后的灰度直方图的变化及其与原灰度直方图的区别；
进一步利用改变灰度值调整范围，实现图像的反转。
程序：
A=imread（'
E:
\1\girl2.bmp'
'
bmp'
）;
figure
（1）,subplot（2,2,1）;
imshow（A）;
figure
（1）,subplot（2,2,2）;
imhist（A）;
B=imadjust（A,[0.350.65],[]）;
figure
（1）,subplot（2,2,3）;
imshow（B）;
figure
（1）,subplot（2,2,4）;
imhist（B）
两次改变调整范围：
C=imadjust（A,[0.350.65],[00.5]）;
figure
（2）,subplot（2,2,1）;
imshow（C）;
figure
（2）,subplot（2,2,2）;
imhist（C）;
D=imadjust（A,[0.350.65],[0.20.8]）;
figure
（2）,subplot（2,2,3）;
imshow（D）;
figure
（2）,subplot（2,2,4）;
imhist（D）
图像的反转：
E=imadjust（A,[0.350.65],[10]）;
figure（3）,subplot（1,2,1）;
imshow（E）;
figure（3）,subplot（1,2,2）;
imhist（E）;
2、读出图像文件girl2.bmp，不调用imadjust函数，利用matlab语言直接编程实现图像的对比度调整和图像的反转。
对比度调整：
I=double（A）;
J=I*1.5+40;
A1=uint8（J）;
figure（4）;
subplot（1,2,1）,imshow（A）;
subplot（1,2,2）,imshow（A1）;
反转：
[X,MAP]=imread（'
figure（5）;
imshow（X,1-MAP）;
3、读取一幅灰度图像，用histeq函数将原始图像的灰度直方图均衡化，同时观察均衡化后的图像与前面图像的差别，均衡化后的灰度直方图与前面的灰度直方图的区别。
读取一幅索引图像，重复直方图均衡化处理，比较二者结果
灰度图像：
F=imread（'
\1\rice.tif'
tif'
figure（6）;
subplot（2,2,1）,imshow（F）;
subplot（2,2,2）,imhist（F）;
G=histeq（F）;
subplot（2,2,3）,imshow（G）;
subplot（2,2,4）,imhist（G）;
索引图像：
H=imread（'
\1\forest.tif'
figure（7）;
subplot（2,2,1）,imshow（H）;
subplot（2,2,2）,imhist（H）;
I=histeq（H）;
subplot（2,2,3）,imshow（I）;
subplot（2,2,4）,imhist（I）;
4、（选做内容）不调用histeq函数，利用matlab语言直接编程实现图像的直方图均衡化处理。
functionyu=myhisteq（x）
m=size（x）
n=m
（1）*m
（2）
ma=max（max（x））
mi=min（min（x））
a=ma-mi+1
p=zeros（1,a）
pa=p
fori=1:
m
（1）
forj=1:
m
（2）
fork=mi:
ma
ifx（i,j）==k
p（k-mi+1）=p（k-mi+1）+1
end
end
end
end
fori=mi:
forj=mi:
i
pa（i-mi+1）=pa（i-mi+1）+p（j-mi+1）/n
end
pa（i-mi+1）=ma*pa（i-mi+1）
forj=1:
m
（2）
fork=mi:
ifx（i,j）==k
y（i,j）=round（pa（k-mi+1））
end
end
end
yu=uint8（y）
[x,map]=imread（'
girl2.bmp'
）
yu=myhisteq（x）
subplot（1,2,1）,imshow（yu,map）
subplot（1,2,1）,imhist（yu,map）
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