灰度变换_原理_及Matlab程序.
普通化学实验b 灰度变换
普通化学实验B：灰度变换一、实验目的本实验旨在通过灰度变换的方法，将一张灰度图像进行处理，使其达到更好的显示效果。
二、实验原理灰度变换是一种常用的图像处理方法，其主要作用是对图像的灰度值进行调整，使其达到更好的视觉效果。
灰度变换的原理是通过对图像像素值进行线性或非线性的映射，将原图像的灰度值映射到一个新的灰度值域中，从而改变图像的亮度、对比度等特征，使图像更加清晰、明亮。
常见的灰度变换方法包括线性灰度变换、对数灰度变换、伽马灰度变换等。
其中，线性灰度变换是最为简单和常用的一种方法，其公式为：g(x,y) = a*f(x,y) + b其中，g(x,y)为变换后的像素值，f(x,y)为原始像素值，a和b为常数，可以通过调整它们的取值来改变图像的亮度和对比度。
三、实验步骤1. 打开Matlab软件，导入一张灰度图像。
2. 对图像进行线性灰度变换，调整a和b的取值，观察变换后的图像效果。
3. 尝试使用对数灰度变换和伽马灰度变换对图像进行处理，比较不同方法的效果差异。
4. 将处理后的图像保存到本地。
四、实验结果通过对一张灰度图像进行线性灰度变换、对数灰度变换和伽马灰度变换，得到了如下结果：（1）原始图像（2）线性灰度变换（3）对数灰度变换（4）伽马灰度变换可以看出，经过灰度变换后，图像的亮度、对比度等特征得到了明显的改善，使图像更加清晰、明亮。
五、实验总结本实验通过灰度变换的方法，对一张灰度图像进行了处理，得到了更好的显示效果。
不同的灰度变换方法可以对图像的亮度、对比度等特征进行调整，使图像更加清晰、明亮。
在实际应用中，可以根据需要选择不同的灰度变换方法，以达到最佳的视觉效果。
灰度投影法 matlab
灰度投影法 matlab灰度投影法是一种常用的图像处理方法，可以用来提取图像中的特定信息。
在matlab中，可以使用灰度投影法来实现图像的分割、识别等操作。
本篇文章将介绍灰度投影法的原理和matlab实现方法。
首先，我们来了解一下灰度投影法的原理。
灰度投影法是指将一幅图像的每一行或每一列的像素值加起来，得到一组灰度值，这组灰度值表示了该行或该列的亮度变化情况。
通过对这些灰度值进行统计和分析，可以得到图像中的特定信息，例如图像的边缘、字符等。
在matlab中，实现灰度投影法的过程如下：1.读取图像并转换为灰度图像2.对灰度图像的每一行或每一列进行像素值加和，得到一组灰度值3.通过统计和分析这组灰度值，得到图像中的特定信息4.根据得到的信息进行图像分割、识别等操作下面是一个灰度投影法的matlab实现示例：%读取图像并转换为灰度图像img = imread('test.jpg');gray_img = rgb2gray(img);%对灰度图像的每一行或每一列进行像素值加和，得到一组灰度值row_sum = sum(gray_img, 2); %每一行的像素值加和col_sum = sum(gray_img, 1); %每一列的像素值加和%通过统计和分析这组灰度值，得到图像中的特定信息%例如，可以找到图像中的边缘row_edge = diff(row_sum);col_edge = diff(col_sum);%根据得到的信息进行图像分割、识别等操作%例如，可以通过边缘信息进行图像的分割上述示例仅为灰度投影法的一种实现方式，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
同时，还可以结合其他图像处理方法来实现更为复杂的图像处理任务。
数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)
数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。
保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。
亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。
2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。
matlab 灰度算法 -回复
matlab 灰度算法-回复【MATLAB灰度算法】灰度算法是一种将彩色图像转化为黑白图像的方法，在计算机视觉和图像处理领域被广泛使用。
MATLAB是一种强大的数学计算工具，它提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可用于实现灰度算法。
本文将逐步回答如何使用MATLAB实现灰度算法，并介绍一些常用的灰度算法技术。
# 第一步：图像读取与显示在MATLAB中，可以使用`imread`函数读取图像，使用`imshow`函数显示图像。
我们首先需要读取一张彩色图像，并将其显示出来。
matlab读取彩色图像rgbImage = imread('image.jpg');显示彩色图像imshow(rgbImage);title('Original Image');# 第二步：转化为灰度图像灰度图像是一种每个像素只有一个灰度值（亮度值）的图像。
在MATLAB中，可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。
matlab将彩色图像转化为灰度图像grayImage = rgb2gray(rgbImage);显示灰度图像imshow(grayImage);title('Grayscale Image');# 第三步：灰度化算法选择灰度化算法决定了如何将彩色图像中的RGB信息转化为灰度图像中的灰度值。
常用的灰度化算法有平均值法、加权平均法和分量最大法等。
下面分别介绍这些算法并给出MATLAB代码实现。
平均值法平均值法是最简单的灰度化算法之一，它将彩色图像的RGB分量的平均值作为灰度值。
具体实现如下：matlab平均值法灰度化averageGrayImage = (rgbImage(:, :, 1) + rgbImage(:, :, 2) + rgbImage(:, :, 3)) / 3;显示平均值法灰度图像imshow(averageGrayImage);title('Average Grayscale Image');加权平均法加权平均法是一种考虑了RGB分量的亮度影响的灰度化算法。
灰度图象亮度变换
实验报告院（系）：数学与计算机科学学院专业班级：计算机1602班1了解灰度图像亮度变换的意义和手段；2熟悉灰度变换的基本性质；3通过本实验掌握利用MA TLAB编程实现数字图像的灰度变换。
二、实验原理1算法见教材P51，4.1.1灰度线性变换2利用MA TLAB软件实现数字图像灰度变换的程序：I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件subplot(1,2,1);imshow(I); %显示原图像a=0;b=255;c=50;d=205;m=uint8(zeros(255,255));for j=1:size(I,1)for k=1:size(I,2)if(I(j,k)>=a&&I(j,k)<b)m(j,k)=(d-c)/(b-a)*(I(j,k)-a)+c;elsem(j,k)=I(j,k);endendendsubplot(1,2,2);imshow(m);I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件subplot(1,2,1);imshow(I); %显示原图像a=0;b=255;c=50;d=205;m=uint8(zeros(255,255));for j=1:size(I,1)for k=1:size(I,2)if(I(j,k)>=0&&I(j,k)<a)m(j,k)=c/a*I(j,k);elsem(j,k)=I(j,k);endendendsubplot(1,2,1);imshow(m);三、实验步骤1打开计算机，安装和启动MA TLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2利用MatLab工具箱中的函数编制灰度变换文件FG;3 运行FG文件；4记录和整理实验报告。
四、实验仪器1计算机；2 MA TLAB程序；3移动式存储器（U盘等）。
4记录用的笔、纸。
参考matlab界面编程实现灰度变换
图形图像处理课程大作业姓名:班级:学号:界面编程实现图像灰度变换摘要正文1.MATLAB界面编程简介:2. 图像的灰度变换简介3. 采用MATLAB Guide 设计界面3.1 问题分析:3.2 实验方法:3.3 实验结果:4. 线性变换的算法设计与实现:4.1 问题分析:4.2 实验方法:4.3 实验结果:5. 对数变换的算法设计与实现5.1 问题分析:5.2 实验方法:5.3 实验结果:6. 幂律变换的算法设计与实现:6.1 问题分析:6.2 实验方法:6.3 实验结果:实验心得附录1 .参考文献:2. 源代码: 目录1010101113131313界面编程实现图像灰度变换问题描述：本课题主要解决的问题是通过MATLAB界面编程实现图像的灰度变换，包括线性灰度变换、对数灰度变换、幂律灰度变换，以此来实现图像增强，使图像更适合于进一步的分析和对它内容的提取。
实现界面编程可以更方便的对图片进行操作，例如可以打开任意一张需要处理的图片，可以使图像处理结果更直观，对比更明显，更利于进行观察，同时可以实现保存处理后的图片，这样，图像的操作更简洁、直接。
摘要本次报告旨在完成以下几个任务：1、MATLAB界面编程简介;2、图像的灰度变换简介；3、采用MATLAB Guide 设计界面，设计实现下列功能的按钮：可以读入并显示任意一张图像，可以实现图像灰度变换（线性变换、对数变换和幂律变换），可以保存处理后的图片，可以退出程序，点击相应的按钮可以实现相应的功能;4、线性变换的算法设计与实现;5、对数变换的算法设计与实现;6、幂律变换的算法设计与实现。
结果如正文所示。
正文1.MATLAB 界面编程简介：图形用户界面是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象构成的一个用户界面。
用户通过一定的方法（如鼠标或键盘）选择、激活这些图形对象，使计算机产生某种动作或变化，如实现计算、绘图等。
若想制作一个可供反复使用且操作简单的专用工具，则图形用户界面是非常好的选择之一。
实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换 - 中南大学信.
实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换一、实验目的了解Matlab平台下的图像编程环境，熟悉Matlab中的DIP (Digital Image Processing)工具箱；掌握Matlab中图像的表示方法，图像类型、数据类型的种类及各自的特点，并知道怎样在它们之间进行转换。
掌握Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作，如读图像、写图像、查看图像信息和格式、尺寸和灰度的伸缩等等；通过实验掌握图像直方图的描绘方法，加深直方图形状与图像特征间关系间的理解；加深对直方图均衡算法的理解。
二、实验内容1．从硬盘中读取一幅灰度图像；2．显示图像信息，查看图像格式、大小、位深等内容；3．用灰度面积法编写求图像方图的Matlab程序，并画图；4．把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较，以衡量第3步中程序的正确性。
5．对读入的图像进行直方图均衡化，画出处理后的直方图，并比较处理前后图像效果的变化。
三、知识要点1.Matlab6.5支持的图像图形格式TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG, XWD (X Window Dump)，其中GIF不支持写。
2.与图像处理相关的最基本函数读：imread; 写：imwrite; 显示：imshow; 信息查看：imfinfo;3.Matlab6.5支持的数据类double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical.4.Matlab6.5支持的图像类型Intensity images, binary images, indexed images, RGB image5.数据类及图像类型间的基本转换函数数据类转换：B = data_class_name(A);四、参考程序和参考结果1．求灰度直方图===================================================================== % Experiment 1: calculate the histogram of gray-scale through gray-scale area% functionf=imread('J:\ebook and code_ex\image processing\digital image process2_Woods\DIP usingMatlab\image database\dipum_images_ch02\dipum_images_ch02\Fig0206(a)(rose-original).tif');[m,n]=size(f);gray_area=zeros(1,256);% compute the area under certain gray levelfor k=0:255ind = find(f == k);gray_area(k+1) = length(ind);end% compute the histogram by performing the difference for gray_areahist=zeros(1,256);for k=0:254hist(k+1)=gray_area(k+2)-gray_area(k+1);end% normalizationhist=hist/numel(f);subplot(121); imshow(f);subplot(122);stem([1:1:256],hist,'.');axis([1 256 0 max(hist)]);===============================================================================f = imread('Fig0308(a)(pollen).tif'); subplot(221); imshow(f); title('the orignal image'); subplot(222); imhist(f); ylim('auto');g = histeq(f, 256);subplot(223); imshow(g);title('image after equalization'); subplot(224); imhist(g);ylim('auto');the orignal image5010015020025004image after equalization5010015020025004。
灰度变换
clear
b=imread('1.tif');
f0=0;g0=0;
f1=10;g1=30;
f2=220;g2=180;
f3=255;g3=25ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ;
figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]);
r1=(g1-g0)/(f1-f0);
b1=-r1*f0+g0;
3.4.3、分段线性变换结果
将上述程序在matlab软件运行，得运行结果如下
其分段函数图如下
4、设计心得
通过此次课程设计，对数字图像处理中灰度变换有了较深刻的理解。同时对matlab软件有了进一步的了解。将来可以利用matlab软件来解决一些日常生活中图片处理问题。
参考文献
[1]章毓晋，图像处理与分析。清华大学，2001
3.3.2、伽马变换程序
A=imread('1.tif');
x=0:255;
a=80,b=1.8,c=0.009;
B=b.^(c.*(double(A)-a))-1;
y=b.^(c.*(x-a))-1;
subplot(2,2,1)
imshow(A)
subplot(2,2,2)
imhist(A)
subplot(2,2,3)
3.1.2、图像反转程序
I=imread('1.tif');
JJ=imadjust(I,[0 1],[1 0]);
imshow(JJ,[]);
figure;
imshow(I,[]);
3.1.3、图像反转结果
在matlab软件中运行上述代码
matlab灰度处理二值化处理
Matlab在图像处理领域有着广泛的应用，其中灰度处理和二值化处理是常见的图像处理方法之一。
本文将详细介绍Matlab中的灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
一、灰度处理1. 灰度图像的概念灰度图像是指图像中每个像素的灰度值介于0-255之间的图像。
在灰度图像中，0代表黑色，255代表白色，中间的灰度值代表了不同程度的灰色。
2. 灰度处理的原理灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下公式实现灰度处理：灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中，R、G、B分别代表彩色图像中的红色、绿色和蓝色分量。
通过对每个像素的RGB分量进行加权求和，可以得到对应的灰度值。
3. 灰度处理的实现在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数实现灰度处理。
具体的代码如下：```matlab读取彩色图像rgbImage = imread('example.jpg');灰度处理grayImage = rgb2gray(rgbImage);显示灰度图像imshow(grayImage);```二、二值化处理1. 二值化图像的概念二值化图像是指将灰度图像中的像素值转换为0或255的图像。
在二值化图像中，像素值为0代表黑色，像素值为255代表白色。
2. 二值化处理的原理二值化处理的目的是将灰度图像中的灰度值转换为0或255。
一般可以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素值设为0，将高于阈值的像素值设为255。
3. 二值化处理的实现在Matlab中，可以使用`im2bw`函数实现二值化处理。
具体的代码如下：```matlab读取灰度图像grayImage = imread('example_gray.jpg');设置阈值threshold = 128;二值化处理binaryImage = im2bw(grayImage, threshold/255);显示二值化图像imshow(binaryImage);```三、总结本文详细介绍了Matlab中灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
matlab灰度变换函数
Matlab灰度变换函数简介灰度变换是一种常用的图像处理技术，在数字图像处理中具有广泛的应用。
灰度变换函数是实现灰度变换的一种方式，可以通过该函数将图像的灰度级进行变换，以达到图像增强、对比度调整等目的。
本文将详细介绍灰度变换函数在Matlab中的使用方法及其原理，以便读者能够了解并灵活运用该函数进行图像处理。
一、定义和原理灰度变换函数是指通过对图像的像素点灰度值进行线性或非线性变换，来实现对图像灰度级的调整。
其一般形式为：g(x,y)=T(f(x,y))其中，f(x,y)为原始图像的灰度像素值，g(x,y)为变换后的图像的灰度像素值，T 为灰度变换函数。
灰度变换函数可以通过如下两种方式来实现：1.线性灰度变换函数：g(x,y)=a⋅f(x,y)+b，其中，a和b为常数，通过调整a和b的值可以实现对图像灰度级的线性变换。
2.非线性灰度变换函数：g(x,y)=T(f(x,y))，其中，T(⋅)为非线性函数，通过调整函数T的形式和参数可以实现对图像灰度级的非线性变换。
二、Matlab中的灰度变换函数在Matlab中，可以使用以下两种函数来实现灰度变换：1.imadjust函数：该函数使用线性灰度变换函数对图像进行灰度级的调整。
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])其中，I为输入图像，low_in和high_in为输入图像的灰度级范围，low_out 和high_out为输出图像的灰度级范围。
函数将图像的灰度级从[low i n,ℎigℎi n]映射到[low o ut,ℎigℎo ut]范围内。
2.stretchlim函数和imadjust函数：这种方式是通过非线性灰度变换函数来实现对图像的灰度级调整。
J = imadjust(I,stretchlim(I),[])函数内部使用stretchlim函数计算输入图像的灰度级范围，然后再使用imadjust函数对图像进行灰度级调整。
Matlab技术图像变换方法
Matlab技术图像变换方法图像处理是数字信号处理的重要应用之一，而Matlab作为一款强大的数学计算软件，其在图像处理领域也有着广泛的应用。
图像变换是图像处理的重要环节，通过变换可以改变图像的表现形式，提取图像的有用信息，实现图像的增强、去噪、特征提取等目标。
本文将重点介绍Matlab中常用的图像变换方法，并探讨其原理和应用。
一、灰度图像变换灰度图像变换是图像处理中最为基础的操作之一，可以通过调整像素值的亮度、对比度等来改变图像的视觉效果。
Matlab提供了多种函数来实现灰度图像变换，如imadjust、histeq等。
imadjust函数通过调整图像的亮度和对比度来改变图像的整体视觉效果。
其基本原理是通过对原始图像的像素值进行非线性变换，将像素值映射到指定的亮度范围内。
具体而言，imadjust函数根据输入的亮度调整阈值，将图像的低灰度和高灰度值进行映射，实现对图像亮度的调整。
例如，可以通过提高亮度调整阈值，增加图像的对比度。
histeq函数通过直方图均衡化来改变图像的灰度分布，实现对图像的自适应增强。
其基本原理是通过映射原始图像的灰度直方图到一个均匀分布的形式，从而使得图像的灰度值分布更加均衡。
直方图均衡化能够增强图像的对比度，凸显图像的细节信息。
例如，可以使用histeq函数来增强图像中的暗部细节。
二、几何图像变换几何图像变换是通过对图像的坐标进行变换，改变图像的形状或尺寸。
Matlab提供了多种函数来实现几何图像变换，如imresize、imrotate等。
imresize函数通过改变图像的尺寸来实现图像的缩放。
其基本原理是通过插值算法，在输入的图像基础上生成一个新的图像。
可以通过指定缩放比例来控制图像尺寸的变化，也可以通过指定输出图像的大小来实现图像的精确缩放。
imrotate函数通过旋转图像的角度来实现图像的旋转变换。
其基本原理是通过对输入图像的每个像素位置进行变换，从而得到旋转后的图像。
matlab图像的灰度变换
matlab图像的灰度变换实验⼆图像的灰度变换⼀、实验⽬的1、理解数字图像处理中点运算的基本作⽤；2、掌握对⽐度调整与灰度直⽅图均衡化的⽅法。
⼆、实验原理1、对⽐度调整如果原图像f (x , y )的灰度范围是[m , M ]，我们希望对图像的灰度范围进⾏线性调整，调整后的图像g (x , y )的灰度范围是[n , N ]，那么下述变换：[]n m y x f mM n N y x g +---=),(),(就可以实现这⼀要求。
MATLAB 图像处理⼯具箱中提供的imadjust 函数，可以实现上述的线性变换对⽐度调整。
imadjust 函数的语法格式为：J = imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out])J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out])返回原图像I 经过直⽅图调整后的新图像J ，[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围，灰度范围可以⽤ [ ] 空矩阵表⽰默认范围，默认值为[0, 1]。
不使⽤imadjust 函数，利⽤matlab 语⾔直接编程也很容易实现灰度图像的对⽐度调整。
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。
灰度变换_原理_及Matlab程序
图像灰度变换内容摘要1 引言通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。
因此，在对图像经行分析前，必须对图像质量经行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。
图像增强的目的是设法改善图像的视觉效果，提高图像的可读性，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，便于人与计算机的分析和处理。
图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征。
灰度变换是图像增强处理中一种非常基础直接的空间域图像处理方法。
灰度变换是根据某种条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。
1.灰度的线性变换当图像由于成像时曝光不足或过度, 由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素, 都会产生对比度不足的弊病, 使图像中的细节分辨不清。
这时如将图像灰度线性扩展, 常能显著改善图像的主观质量。
假设原图像f (x, y ) 的灰度范围是[ a, b ] 希望变换后图像的灰度范围扩展到[ c, d ] 则：M f 表示f ( x, y ) 的最大值。
在线性灰度变换中,灰度执照完全线性变换函数进行变换。
该线性灰度线性变换函数f ( r ) 是一个一维线性函数:其中, a 为线性变换的斜率, b 为线性变换函数在y 轴的截距, 如图1所示。
在灰度的线性变换中, 当a > 1时, 输出图像的对比度将增大; 当a < 1时, 输出图像的对比度将减小; 当a = 1且b ∃0时, 所进行的操作仅使所有像素的灰度值上移或下移, 其效果是使整个图像更暗或更亮; 如果a < 0, 则暗区域将变亮, 亮区域将变暗。
2分段线性灰度变换为了突出感兴趣的目标或者灰度区间, 相对抑制那些不感兴趣的灰度区域, 可采用分段线性法。
图像处理灰度变换实验
一 . 实验名称： 空间图像增强（一）一． 实验目的1． 熟悉和掌握利用matlab 工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。
2． 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。
3． 熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。
4． 熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。
二． 实验原理（一）数字图像的灰度变换灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。
灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数， 对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。
常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换， 其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。
1、线性灰度变换1）当图像成像过程曝光不足或过度， 或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素， 都会产生对比度不足的弊病， 使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。
这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩， 这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。
对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。
2）令原图像 f(x,y)的灰度范围为 [a,b]，线性变换后得到图像 g(x,y)，其灰度范围为 [c,d]，则线性灰度变换公式可表示为d , f ( x, y) bg(x, y)dc[ f (x, y) a] c, a f ( x, y) b (1)b aac, f ( x, y)由 (1)式可知，对于介于原图像 f(x,y)的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式， 一一对应到灰度范围 [c,d]之间，其斜率为 (d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值， 令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。
变换示意图如图 1 所示。
图 1 线性灰度变换示意图当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。
灰度变换的实现原理及应用
灰度变换的实现原理及应用1. 灰度变换的概述灰度变换是一种图像处理技术，用于改变图像的亮度和对比度。
通过对图像中的每个像素进行数学变换，可以改变像素的亮度级别，并使得整个图像的灰度分布发生变化。
灰度变换通常用于增强图像的细节，调整图像的亮度和对比度，以及实现特定的视觉效果。
2. 灰度变换的实现原理灰度变换的实现原理基于对图像的像素进行数学运算。
常见的灰度变换公式如下：•线性变换：$g(x, y) = \\alpha * f(x, y) + \\beta$，其中f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值，$\\alpha$ 和 $\\beta$ 是常数。
•幂律变换：$g(x, y) = c * f(x, y)^{\\gamma}$，其中c和$\\gamma$ 是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
•对数变换：$g(x, y) = c * \\log(1 + f(x, y))$，其中c是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
灰度变换的核心思想是通过对原始图像的灰度值进行数学运算，改变图像的亮度和对比度。
不同的变换公式可以实现不同的效果，例如加强图像的亮度和对比度、调整图像的色调和饱和度等。
3. 灰度变换的应用灰度变换在图像处理中有广泛的应用，包括但不限于以下方面：3.1 图像增强灰度变换可以用于增强图像的细节和对比度，改善图像的视觉效果。
通过合理地选择灰度变换的参数，可以使得图像中的细节更加清晰，色彩更加丰富。
3.2 图像去噪灰度变换可以用于图像去噪。
通过对图像的灰度值进行变换，可以减小图像中的噪声，并改善图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波等。
3.3 图像分割灰度变换可以用于图像分割。
通过对图像的灰度值进行变换，可以将图像中的不同区域分割出来，方便进行进一步的分析和处理。
3.4 图像匹配灰度变换可以用于图像匹配。
matlab设计灰度变换公式
matlab设计灰度变换公式灰度变换是数字图像处理中常见的一种操作，用于改变图像的亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用灰度变换公式来实现这一操作。
本文将介绍灰度变换的概念、应用和Matlab的实现方法。
一、灰度变换的概念灰度变换是指通过对图像的像素值进行一定的数学运算，改变图像的亮度和对比度的过程。
通过调整像素值的分布，可以使图像更加清晰、明亮或者暗淡。
灰度变换常用于图像增强、直方图均衡化等领域。
二、灰度变换的应用1. 图像增强：通过调整图像的亮度和对比度，可以使图像中的细节更加清晰，从而提升图像的质量和观感。
2. 直方图均衡化：通过拉伸图像的灰度级分布，使得图像的像素值均匀分布在整个灰度级范围内，提升图像的对比度。
3. 二值化处理：通过设定一个阈值，将图像中的像素值转化为二值，用于图像分割、边缘检测等应用。
三、灰度变换的实现方法Matlab提供了丰富的函数和工具箱来实现灰度变换。
下面介绍几种常用的实现方法。
1. 线性变换线性变换是灰度变换中最简单的方法之一，通过对图像的每个像素值进行线性运算，可以改变图像的亮度和对比度。
常见的线性变换公式为：新像素值 = a * 原像素值 + b其中a和b是用户设定的参数，控制变换的斜率和截距。
通过调整a和b的数值，可以实现图像的亮度增强、降低或者对比度的调节。
2. 对数变换对数变换是一种非线性灰度变换方法，通过对图像的像素值取对数，可以增强图像的低灰度级细节。
对数变换公式为：新像素值 = c * log(1 + 原像素值)其中c是用户设定的参数，控制变换的幅度。
对数变换适用于图像中低灰度级区域较多的情况，可以提升图像的亮度和对比度。
3. 伽马变换伽马变换也是一种非线性灰度变换方法，通过对图像的像素值进行幂运算，可以调整图像的亮度和对比度。
伽马变换公式为：新像素值 = c * 原像素值^γ其中c和γ是用户设定的参数，控制变换的幅度和斜率。
伽马变换适用于图像中高灰度级区域较多的情况，可以提升图像的亮度和对比度。
matlab 灰度算法
matlab 灰度算法Matlab灰度算法在Matlab中，灰度算法是图像处理中应用最广泛的一种算法之一。
灰度图像通常被用于减少图像的复杂性，保留图像中的重要信息，同时提高图像处理的速度和效率。
本文将介绍Matlab中常用的灰度算法，以及如何逐步实现这些算法。
一、图像的灰度化图像的灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
Matlab中提供了多种灰度化方法，比较常用的是平均值法和加权平均值法。
1. 平均值法平均值法是将RGB三个分量的平均值作为灰度值，公式如下：灰度值= (R + G + B) / 3在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
2. 加权平均值法加权平均值法是根据颜色对灰度的贡献程度不同，对RGB分量进行加权求和得到灰度值。
一般情况下，红色对灰度的贡献最高，绿色次之，蓝色最低。
公式如下：灰度值= 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B同样地，在Matlab中可以使用rgb2gray函数实现加权平均值法。
灰度直方图是衡量图像亮度分布的工具。
它将图像中所有像素的灰度值分布在不同的亮度级别上，并统计每个亮度级别的像素数量。
在Matlab中，可以使用imhist函数计算图像的灰度直方图。
1. 计算灰度直方图matlabim = imread('image.jpg'); 读取图像gray_image = rgb2gray(im); 灰度化imhist(gray_image); 计算灰度直方图这段代码首先读取名为image.jpg的图像，然后将其转换为灰度图像gray_image，最后使用imhist函数计算灰度直方图。
2. 绘制灰度直方图matlabim = imread('image.jpg'); 读取图像gray_image = rgb2gray(im); 灰度化hist_array = imhist(gray_image); 计算灰度直方图bar(hist_array); 绘制直方图xlabel('灰度级别'); x轴标签ylabel('像素数量'); y轴标签title('灰度直方图'); 标题这段代码在计算灰度直方图的基础上，使用bar函数绘制直方图，然后通过xlabel、ylabel和title函数设置相应的标签和标题。
数字图像处理：图像的灰度变换（Matlab实现）
数字图像处理：图像的灰度变换（Matlab实现）(1)线性变换:通过建⽴灰度映射来调整源图像的灰度。
k>1增强图像的对⽐度；k=1调节图像亮度，通过改变d值达到调节亮度⽬的；0i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对⽐度Fa = 1.25; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(221), imshow(O);title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast increasing');figure(2),subplot(221), [H,x]=imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast increasing');%减⼩对⽐度Fa =0.5; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(222),imshow(O);title('Fa = 0.5, Fb = 0, contrast decreasing');figure(2), subplot(222), [H,x] = imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 0.5, Fb = 0, contrast decreasing');%线性亮度增加Fa = 0.5; Fb = 50;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(223), imshow(O);title('Fa = 0.5, Fb = 50, brightness control');figure(2), subplot(223), [H,x]=imhist(O,64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 0.5, Fb = 50, brightness control');%反相显⽰Fa = -1; Fb = 255;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(224), imshow(O);title('Fa = -1, Fb = 255, reversal processing');figure(2), subplot(224),[H,x]=imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = -1, Fb = 255, reversal processing');(2)对数变换：增强低灰度，减弱⾼灰度值。
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图像灰度变换
内容摘要
1引言
通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送
都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。
因此，在对图像经行分析前，必须对图像质量经行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。
图像增强的目的是设法改善图像的视觉效果，提高图像的可读性，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，便于人与计算机的分析和处理。
图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征。
灰度变换是图像增强处理中一种非常基础直接的空间域图像处理方法。
灰度变换是根据某种条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。
1.灰度的线性变换
当图像由于成像时曝光不足或过度，由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。
这时如将图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的主观质量。
假设原图像f(X, y 的灰度范围是[a, b ] 希望变换后图像的灰度范围扩展到[C, d ] 贝U：
上 d 用.3 11 —d I M 电和t fc ■
5 屈# ・ti r占=回r JI八叫1- 1
/ ij I. n # 件
门L 5 H —-r 百蜓 J 川L T I' if
Mf表示f ( X, y 的最大值。
在线性灰度变换中，灰度执照完全线性变换函数进行变换。
该线性灰度线性变换函数f ( r 是一个一维线性函数：
/7 r) - a *厂+ f)
其中，a为线性变换的斜率，b为线性变换函数在y轴的截距，如图1所示。
m I 应Et I ■■勺化址t 找
在灰度的线性变换中，当a > 1时，输出图像的对比度将增大；当a < 1时，输出 图像的对比度将减小；当a = 1且b ? 0时，所进行的操作仅使所有像素的灰度 值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果a < 0,则暗区域将变亮， 亮区域将变暗。
2分段线性灰度变换
为了突出感兴趣的目标或者灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，可采用 分段线性法。
常用的是三段线性变换。
分段线性变换称为图像直方图的拉伸 ，它与 完全线性变换类似，其不同之处在于其变换函数是分段的，如图2所示：
IN
U
255
255 —7；
灰度拉伸可以更加灵活地控制输出灰度直方图的分布 ，它可以有选择地拉伸某段灰 度区间以改善输出图像。
图2所示的变换函数的运算结果是将原图在 r1和r2之 间的灰度拉伸到s1和s2之间。
如果一幅图像灰度集中在较暗的区域而导致图像 偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸（斜率> 1物体灰度区间以改善图像；同样如果 图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩（斜率< 1物体灰度区间来改善图像质量。
f 匸
厂
讪I
3非线性灰度变换
一些图片的像素过于集中于中间灰度部分，而其他部分的像素数很少，可以压缩像 素数小的部分，扩展像素数集中的部分。
如果只想了解图像的某一部分，那么可以 压缩其它部分，对关注的部分进行变换。
当用某些非线性函数作为图像的映射函数 时, 可实现图像灰度的非线性变换 , 如利用对数函数、指数函数等可实现对数变换 和指数变换。
4，灰度直方图
图像的直方图包含了丰富的图像信息，描述了图像的灰度级内容，反映了图像的灰 度分布情况。
通过对图像的灰度值进行统计，可以得到一一维离散的图像灰度统计 直方图函数。
从数学上说，他统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图 形上来说，它是个二维图，横坐标表示各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级 上图像像素点出现的个数或出现概率。
一些常用灰度变换 Matlab 程序以及图像处理效果图
1，二值化和阈值处理
%图像二值化 （选取一个域值， （5 将图像变为黑白图像）
桌面\DI P-E1增强\DI P-E1增强
bw=im2bw(I,0.5;% 选取阈值为 0.5 subplot(1,3,1;
imshow(I;
title(' 原图 ';
subplot(1,3,2;
imshow(bw;
title （' 显示二值图像 ';
J=find(I<150;
I(J=0;
J=find(I>=150;
I(J=255;
I=imread \p12.tif';
sub plot(1,3,3;
imshow(l;
titleC
图像二值化（域值为150）';
I
Fit Hl We> Irwi looit DnUue H H I CB HWp ..1 ； ri J h . ■ 0 ★ 4 - W □「 = 3
2非线性变换 %对数变换
桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强
I=mat2gray （I;%对数变换不支持uint8类型数据，将一个矩阵转化为灰度图像的数 据格式（double
J=iog(i+i;
sub plot(1,2,1;
lmshow （l;%显示图像 titleC 原图';
sub plot(1,2,2;
Imshow(J;
titleC 对数变换后的图像’
l=imread
\p12.tif;
桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强 \p12.tif;
J=histeq(l;
sub plot(1,2,1,imshow(l;
iQ 段 I 4 币K 晶乐
H ft i 「. E K *I* 鸟竜1山:。
打 、、Zis 二 J 注 驗 叫
％ C 55^ *」_X ・ M 55 fhZi - P tj
氈扈轉
3,反色变换
I1=imread
\p12.tif;
桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强
figure,imshow(l;
titleC 原始图像
I2=imco mpl eme nt(l1;
figure,imshow(l2;
title(' 反色后图像
■ J 9*n 2tan 宁巧
O U & L 版％ 勿 z
A JS I SJ
4.灰度图像均衡化
sub plot(1,2,2,imshow(J;
figure,sub plot(1,2,1,imhist(l,64;
subp lot(1,2,2,imhist(J,64;
® 穽M g 忖■■门習3花D障U »览通左釦*
3结论
灰度变换通过对原图像素值重新分配实现，目的是使图像中表现较暗的像素值，通过
灰度变换函数映射的方法使较暗的像素值增大，这样图像的亮度就提高了。
增强处理并不能使原始图像信息增加，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理有可能损失一些其他信息。
但是，只要提高了图像的视觉特性，增强图像的目的就达到了。