用matlab实现图像灰度变换课程设计讲解
实验一 Matlab图像处理基础及图像灰度变换
实验一Matlab图像处理基础
一、实验目的
熟悉Matlab平台下的图像编程环境；
掌握基本的Matlab运算符应用方法；
掌握基本的主、子函数调用方法；
掌握基本的图像读、写等函数;
掌握Matlab帮助文档使用方法。
二、实验内容
1．观察matlab软件环境；
2．练习+，－，*，/，^，.+，.－，.*，./，.^ 等运算符号的使用方法；
3．编写主函数实现图像的读取、显示及写入；
4．编写子函数实现图像的翻转；
5．主函数调用子函数实现图像的翻转；
6．利用Matlab帮助文档查看相应函数的使用方法。
三、知识要点
1.Matlab支持的图像图形格式
TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG 等。
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; 图像选装：imrotate 3.Matlab支持的数据类
double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical.
4.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);
作业：
1.简述.*，./，.^的使用方法，与+，－，*，/，^的区别，用实例演示。
2.通过主、子函数实现图像的旋转。
matlab grey intensity变换
matlab grey intensity变换灰度图像是一种非常常见的图像类型，它由黑白颜色组成，通常用于图像处理和计算机视觉等领域。
在Matlab中，可以使用graythresh和im2bw等函数将图像转换为二值图像，但是在某些情况下，我们可能需要对图像的灰度进行操作，以更好地突出其特定特征或减少其噪音影响。
因此，本文将介绍Matlab中常用的灰度变换技术，包括线性变换、非线性变换和局部直方图均衡化等。
首先，我们在Matlab中读取一张灰度图像：```image = imread('lena.png');gray_image = rgb2gray(image);figure;imshow(gray_image)```接下来，我们将介绍三种常用的灰度变换方法。
1. 线性变换线性变换是最常见的图像灰度变换方法之一。
线性变换将每个像素的灰度值通过一个线性函数进行计算。
假设原始图像的最小灰度值为min_gray，最大灰度值为max_gray，线性变换函数为y = a * x + b，则新的灰度值f(x) = a * x + b（其中a和b是常数）。
通常，通过选择合适的a和b参数，可以将图像的整体对比度增强或减弱，使特定灰度级的像素更明显或更暗淡。
在这里，我们可以使用imadjust函数来实现线性调整：其中，第一个参数是原始图像，第二个参数是输入灰度值范围和输出灰度值范围之间的映射关系，第三个参数是调整后的输出灰度图像的范围。
非线性变换是一种更高级的图像灰度变换方法，它可以将输入像素的灰度映射到输出像素的非线性函数。
常用的非线性函数有幂律变换、对数变换和反相变换等。
（1）幂律变换幂律变换可以表达为新的灰度值f(x) = ax^γ（其中a和γ是常数，x是输入灰度值），主要用于改变图像的动态范围和对比度。
使用imadjust函数同样可以实现幂律变换：其中，第四个参数gamma设置为2表示进行二次幂变换。
基于matlab的图像处理课程设计
基于matlab的图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法。
2. 学生能掌握Matlab软件的基本操作，运用其图像处理工具箱进行图像的读取、显示和保存。
3. 学生能掌握图像处理的基本算法，如灰度变换、图像滤波、边缘检测等，并理解其原理。
技能目标：1. 学生能运用Matlab进行图像处理操作，解决实际问题。
2. 学生能通过编程实现图像处理算法，具备一定的程序调试和优化能力。
3. 学生能运用所学知识，结合实际问题，设计简单的图像处理程序。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像处理，培养对计算机视觉和人工智能领域的兴趣，激发创新意识。
2. 学生在课程实践中，培养团队协作精神，提高沟通与表达能力。
3. 学生能认识到图像处理技术在生活中的广泛应用，增强学以致用的意识。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标旨在使学生在掌握基本图像处理知识的基础上，通过Matlab软件的实践操作，培养其编程能力和解决实际问题的能力。
同时，注重培养学生的团队协作和情感态度，使其在学习过程中获得成就感，激发学习兴趣。
课程目标将具体分解为学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像处理基础理论：- 数字图像概念及表示方法- 图像处理的基本操作：读取、显示、保存- 像素运算与邻域处理2. Matlab基础操作：- Matlab软件安装与界面介绍- 数据类型与基本运算- 矩阵运算与函数编写3. 图像处理算法：- 灰度变换与直方图处理- 图像滤波：低通滤波、高通滤波- 边缘检测：Sobel算子、Canny算子4. 实践项目：- 图像增强与去噪- 图像分割与特征提取- 目标检测与跟踪5. 教学大纲：- 第一周：图像处理基础理论，Matlab基础操作- 第二周：灰度变换与直方图处理，图像滤波- 第三周：边缘检测，实践项目一- 第四周：图像分割与特征提取，实践项目二- 第五周：目标检测与跟踪，课程总结与展示教学内容根据课程目标，结合教材章节进行选择和组织，确保科学性和系统性。
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。
灰度图片处理(课程设计)文档
数字图像灰度处理的MATLAB GUI实现现阶段用于图像处理的软件很多，如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing，还可以使用VB、C/C++等编程语言来进行数字图像处理，但是大部分软件对图像的处理运算并不是很完善。
介绍一种用可视化数值计算软件MATLAB实现的数字图像处理系统平台,系统使用MATLAB中提供的GUI设计系统可视化的用户界面，下拉式的菜单方便用户选择对图像的处理。
用户可以随意选择要处理的图片。
但是该系统只支持灰度图片，可实现内容主要包括灰度图像的代数运算、几何运算、正交变换、图像增强、图像形态学描述、边缘检测。
基于数字图像处理的一些基本原理，利用MATLAB设计程序进行对灰度图像的处理。
有部分处理运算有很多种方法，我选择了最简单、最明了的方法。
本系统虽然基本纳含了对图像的一些基本处理，但是在部分功能模块实现上仍存在不足，恳请各位评审老师予以批评指正。
引言数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。
随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，用于图像处理的软件也很多，如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing、MATLAB 等,其中大部分软件都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，进行图像处理时并不是很方便。
而MATLAB(矩阵实验室) 它在矩阵运算上有自己独特的特点，在矩阵运算处理具有很大的优势，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
不仅如此，MATLAB提供了丰富的图形命令和图形函数，而且其面向对象的图形系统具有强大的用户界面(GUI)生成能力。
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录第1章绪论............................................................................................................................ - 0 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 2 - 3.1加权平均法 .. (2)3.2平均值法 (2)3.3最大值法 (3)3.4举例对比 (4)3.5结果分析 (5)第4章结论.......................................................................................................................... - 7 - 参考文献.................................................................................................................................... - 7 - 附录............................................................................................................................................ - 8 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
matlab图片处理课程设计
matlab图片处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB软件的基本操作，了解其在图片处理中的应用；2. 学习并掌握使用MATLAB进行图片读取、显示、保存等基本功能；3. 学习并掌握MATLAB中的图像处理工具箱，了解其功能及使用方法；4. 了解常见的图片处理技术，如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等，并掌握其在MATLAB中的实现方法。
技能目标：1. 能够独立使用MATLAB进行图片的读取、显示、保存等操作；2. 能够运用MATLAB中的图像处理工具箱进行图片处理，实现灰度化、二值化、滤波、边缘检测等功能；3. 能够分析图片处理技术的原理，根据实际问题选择合适的图片处理方法；4. 能够结合实际问题，运用MATLAB进行图片处理，解决具体问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生探索图像处理领域知识的热情；2. 培养学生动手实践、团队协作的能力，养成合作、分享的学习习惯；3. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，增强学生的自信心和成就感；4. 引导学生认识到图像处理技术在现实生活中的应用，提高学生对技术改变生活的认识。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合课本知识，让学生在实际操作中掌握图片处理技术。
学生特点：学生具备一定的计算机操作能力，对图像处理有一定了解，但可能对MATLAB软件及图像处理工具箱的使用不够熟悉。
教学要求：教师需注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作掌握图片处理技术，同时关注学生的个体差异，给予个别指导。
在教学过程中，关注学生的学习进度和反馈，及时调整教学方法和节奏，确保课程目标的实现。
二、教学内容本课程教学内容主要依据课程目标，结合教材相关章节，进行如下安排：1. MATLAB软件入门- MATLAB软件安装与界面介绍- 基本数据类型、运算符和数组操作- MATLAB编程基础：流程控制、函数编写与调试2. 图像处理基础- 图像的读取、显示与保存- 图像类型及转换：彩色图像、灰度图像、二值图像- 图像的基本属性：分辨率、像素、颜色空间3. 图像处理方法- 灰度化处理：加权平均法、最大值法、最小值法等- 二值化处理：全局阈值法、局部阈值法、Otsu方法等- 滤波处理：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等- 边缘检测：Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等4. MATLAB图像处理工具箱- 图像处理工具箱的安装与使用- 常用函数介绍：imread、imshow、imwrite、rgb2gray、edge等- 结合实例进行图像处理操作演示教学内容安排与进度：1. 第1周：MATLAB软件入门2. 第2周：图像处理基础3. 第3周：图像处理方法（灰度化、二值化、滤波）4. 第4周：图像处理方法（边缘检测）及MATLAB图像处理工具箱教学内容依据教材章节进行组织，确保科学性和系统性。
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。
彩色图转灰度图--matlab-实现代码
（一）：彩色图像转灰度图1、设计任务1) 读入彩色和灰度图像并显示；2) 对彩色图像转化为灰度图像并显示；3) 比较两种方法的效果。
2、设计目的1) 掌握彩色图转灰度图的基本原理与方法；2) 初步掌握MATLAB的使用方法；3) 了解MATLAB在数字信号处理，尤其是图像处理中显现出来的优势。
3、源代码% 把RGB格式的图片转换为YUV格式。
clear; clc;x=imread('lena512.BMP');[line,row,dim]=size(x);x1=double(x); % 数据类型转换subplot(1,3,1) % 分割当前绘图窗口为（1，3）的区域，显示此图片与1号区域imshow(uint8(x)) % 数据类型转换，并且显示当前图片title('原图');% 矩阵乘,根据【RGB】转【YUV】关系转灰度图Y1=0.299*x(:,:,1)+0.587*x(:,:,2)+0.114*x(:,:,3);y1=[round(Y1)]; % 取整subplot(1,3,2)imshow(uint8(y1))title('根据各分量转换关系转换后图片');% 求RGB各个分量均值转灰度图Y2=(x(:,:,1)+x(:,:,2)+x(:,:,3))/3;y2=[round(Y2)];subplot(1,3,3)imshow(uint8(y2))title('求均值转换后图片');图（1）彩色转灰度图程序运行结果4、结果分析由运行结果可以看出，根据RGB到YUV各个分量关系转换得到的灰度图比较真实，而用简单的求RGB各个分量的均值转弧度图，其结果很不理想，图片基本看不清楚原来的轮廓。
（二）：对灰度图像实现按比例缩小和放大1、设计任务1) 对灰度图实现在行上k1=0.6,列上k2=0.75的按比例缩小；2) 对灰度图实现在行上k1=1.2,列上k2=1.5的按比例放大；2、设计目的1) 掌握图像的放大和缩小原理；2) 用MATLAB实现图像的按比例放大和缩小；3) 明白图像的放大和缩小并不是简单的互为逆过程。
实验一数字图像基本操作及灰度调整
实验一 数字图像基本操作及灰度调整一．实验目的1.掌握读、写图像的基本方法；2.掌握MATLAB 语言中图像数据与信息的读取方法；3.理解图像灰度变换处理在图像增强的作用；4．掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。
二．实验基本原理1. 灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。
1) 图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得r L s --=12) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。
解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换：s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 03) 幂次变换：0,0,≥≥=γγc cr s4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸：其对应的数学表达式为：2. 直方图均衡化灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。
依据定义，在离散形式下， 用r k 代表离散灰度级，用p r (r k )代表p r (r )，并且有下式成立：nn r P k k r =)( 1,,2,1,010-=≤≤l k r k 式中：n k 为图像中出现r k 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而n k /n 即为频数。
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。
假定变换函数为ωωd p r T s r r)()(0⎰==(a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图图1-1 Lena 图像及直方图当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即1,,1,010)(-=≤≤=l k r n n r p k k k r式中：l 是灰度级的总数目，p r (r k )是取第k 级灰度值的概率，n k 是图像中出现第k 级灰度的次数，n 是图像中像素总数。
Matlab二维灰度图象分析及变换处理.
《基础强化训练》设计报告题目：二维灰度图象的统计分析及变换处理专业班级：学生姓名：指导教师：2010 年 7 月 17 日《基础强化训练》设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 二维灰度图象的统计分析及（FFT）变换处理课程设计目的：1 较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法；2 能够运用相关软件进行模拟分析；3 掌握基本的文献检索和文献阅读的方法；4 提高正确地撰写论文的基本能力。
课程设计内容和要求1 采集一幅像素大于64*64黑白图像；2 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；3 采用[FFT（傅立叶变换）]对图像进行分析初始条件：1 MATLAB软件。
2 数字信号处理与图像处理基础知识。
时间安排：第18周周一：安排任务19～20周：仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）第20周周六：完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 1Abstract 21 数据采集 31.1图像的选取 31.2 MATLAB读取方法 41.2.1 编辑M文件 41.2.2 图像的读取 41.2.3查看图像的格式 61.2.4 灰度值的获取 72 数据统计处理 82.1 均值计算 82.1.1 原理及计算公式 82.1.2 计算程序及结果 92.2 各像素点灰度值的标准差 92.3 各像素点灰度值的方差 102.4 灰度直方图 113.傅立叶变化 133.1 原理及计算公式 133.2 变换及逆变换程序及结果 143.3对变换后的图像的说明 164.总结（心得体会） 175.参考文献 18摘要MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
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。
实验一 图像的灰度变换及直方图均衡化
实验一：图像灰度变换及直方图均衡化实验一、实验目的：1. 掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2. 掌握利用图像灰度变换实现对图像的增强处理；3. 掌握利用直方图直方图均衡化和直方图规定化实现对图像的增强处理；4. 熟悉MA TLAB中图像增强的相关函数。
二、实验设备：1. 硬件设备：计算机；2. 软件环境：Windows+Matlab编程与仿真环境；3. 其他设备：记录用的纸、笔，以及U盘等存储设备。
三、实验原理：灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
一般来说，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的概率，是图像的最基本的统计特性。
从概率论的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数PDF（Probability Density Function），而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的像素点数的过程。
设灰度变换s=T(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图像A(x,y)转换为输出图像B（x,y）,输入图像的直方图为H a(r),输出图像的直方图为H b(s),它们的关系如下：图1.1 输入图像和输出图像直方图之间的关系图直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式图像灰度值的动态范围，从而达到了增强图像整体对比度的效果。
具体方法为：①列出原始图像的灰度级Sk, k=0,1…L-1，其中L是灰度级的个数；②统计原始图像各灰度级的像素数目nk；③计算原始图像直方图各灰度级的频率数；④计算原始图像的累计直方图；⑤取整计算；⑥确定映射关系；⑦统计新直方图各个灰度级的像素数目nk；⑧计算新的直方图。
2. 灰度变换灰度变换是图像增强的另一种重要手段，它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
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。
实验2b 图像的灰度变换
实验2b 图像的灰度变换一、实验目的：学会用Matlab软件对图像进行运算和灰度变换。
二、实验内容：用+、-、*、/、imabsdiff、imadd、imcomplment、imdivide、imlincomb、immultiply、imsubtract和imadjust等函数生成各类灰度变换图像。
三、实验报告要求：写出每步处理的命令，并提交原图像和处理后的图像。
四、实验相关知识1、代数运算两幅图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像。
我们可以分别使用MATLAB的基本算术符+、-、*、/来执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型（命令函数为double（））。
为了更方便对图像进行操作，图像处理工具箱中也包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。
如下所示：imabsdiff：计算两幅图像的绝对差值imadd：两个图像的加法imcomplment：一个图像的补imdivide：两个图像的除法imlincomb：计算两幅图像的线性组合immultiply：两个图像的乘法imsubtract：两个图像的减法使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。
代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。
图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。
2、灰度变换点运算也称为灰度变换，是一种通过对图像中的每个像素值进行运算，从而改善图像显示效果的操作。
五、实验步骤：1、仔细阅读imabsdiff、imadd、imcomplment、imdivide、imlincomb、immultiply和imsubtract的帮助文件（help imabsdiff），并练习相关函数的使用。
matlab图像处理图像灰度变换,直方图变换
matlab图像处理图像灰度变换,直⽅图变换附录1 课程实验报告格式每个实验项⽬包括：1)设计思路，2)程序代码，3）实验结果，4）实验中出现的问题及解决⽅法。
实验⼀：直⽅图灰度变换 A ：读⼊灰度图像‘debye1.tif ’，采⽤交互式操作，⽤improfile 绘制⼀条线段的灰度值。
imread('rice.tif');imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对⾓线上灰度值')B：读⼊RGB图像‘flowers.tif’，显⽰所选线段上红、绿、蓝颜⾊分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif');improfile,title('主对⾓线红绿蓝分量')C：图像灰度变化f=imread('rice.png');imhist(f,256); %显⽰其直⽅图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负⽚图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);figure,imshow(g2)图像灰度变换处理实例：g=imread('me.jpg');imshow(g),title('原始图⽚');h=log(1+double(g)); %对输⼊图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图⽚h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图imshow(h),title('转换后的8位图');运⾏后的结果：实验⼆：直⽅图变换A：直⽅图显⽰I=imread('cameraman.tif'); %读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直⽅图title('原始图像直⽅图') %在原图直⽅图上加标题运⾏结果如下：例⼦：读⼊图像‘rice.png’，在⼀个窗⼝中显⽰灰度级n=64，128和256的图像直⽅图。
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。
实验六 图像增强—灰度变换
实验六 图像增强—灰度变换****************共8小题****************20124178 付蕊一．实验目的及要求1．了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识；2．学会对图像直方图的分析；3．掌握直接灰度变换的图像增强方法。
二．实验设备与软件1．PC 计算机2．MATLAB 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3．实验所需要的图片三．实验内容1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入MATLAB 。
由于只有rice.bmp ，所以先获取jpg 格式试验用图像>>imwrite(I,'rice.jpg','quality',100);>> I=imread('rice.jpg');2．产生灰度变换函数T1，使得：⎪⎩⎪⎨⎧>+≤≤+<=0.65 r 1)-0.3(r 10.65 r 0.350.35)-2.6333(r 0.1050.35 r 0.3r s 用T1对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 函数保存处理后的新图像。
用T1对原图像rice.jpg 进行处理>> r=[0:0.001:1];>> T1=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1+0.3*(r-1));>> plot(r,T1);title('2p,');用imwrite 函数保存处理后的新图像>> imshow(T1);title('2p,');>> imwrite(T1,'rice1.jpg','jpg');3．产生灰度变换函数T2，使得：⎩⎨⎧>+≤=5.012.00.5)-(r 0.5r 15.9744r 0.25r s>> s=[r<=0.5].*(r.^5)*15.9744+[r>0.5].*((r-0.5).^0.2+0.12);plot(r,s);title('3p,');>> T2=[r<=0.5].*(r.^5)*15.9744+[r>0.5].*((r-0.5).^0.2+0.12);plot(r,T2);title('3p,');4．用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。
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课程设计报告册课程名称： MATLAB课程设计课题名称：灰度变换增强专业班级：姓名： Bob Wang 学号： 15164 课程设计主要场所：信息楼220时间：指导教师：成绩：前言数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或变成以完成各自的计算。
MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。
由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。
MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，能够满足科学、工程计算和绘图的要求，与其它计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。
我们学习掌握MATLAB，也可以说是在科学工具上与国际接轨。
目录一、课程设计目的 (2)二、设计任务及内容 (2)三、课题设计实验条件 (3)四、涉及知识 (3)五、具体设计过程及调试 (4)5.1、图像的读入和显示5.1.1、打开图像 (4)5.1.2、显示原图像 (5)5.1.3、图像灰度处理 (7)5.1.4、显示灰阶后图像 (8)5.2、直方图均衡化5.2.1、生成直方图 (10)5.2.2、直方图均衡化 (12)5.3、灰度变换5.3.1、线性变换 (9)5.3.2、分段线性变换 (9)5.3.3、非线性变换.................................... (9)六、心得体会 (17)七、参考文献 (18)八、程序清单 (19)一、设计目的本次课程设计旨在提升学生的动手能力，加强并巩固对专业理论知识的理解和实际运用。
通过使用MATLAB软件，根据所分配的课题，锻炼我们的自学能力，提高我们实践能力，为毕业设计做铺垫。
1、熟悉并掌握应用MATLAB语言相关知识和程序设计方法。
2、掌握MATLAB GUI程序设计3、熟悉MATLAB图像处理工具箱4、学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析二、设计任务及内容利用MATLAB GUI设计实现图像处理的图形用户界面，利用MATLAB 图像处理工具箱实现以下的图像处理功能：1.采用matlab Guide设计图像界面；可以读入并显示图像，设计实现下列功能的按钮，点击相应的按钮可以实现相应的功能。
2.自选图像一幅，进行线性变换、分段线性变换和非线性变换，对比源图像与变换后的图像特征变换，体会该变换的特点。
3.自选图像一幅，生成并绘制图像的直方图。
4.直方图均衡化方法研究，比较变换前后图像的直方图。
三、题目研究的实验条件计算机、相关书籍、MATLAB7以上版本四、课题所涉及知识面数字图像处理和MATLAB软件知识五、具体设计过程及调试5.1、图像的读入和显示采用matlab Guide设计图像界面；可以读入并显示图像，设计实现下列功能的按钮，点击相应的按钮可以实现相应的功能。
图形界面5.1.1、打开图像从计算机中查找要打开的图片5.1.2、显示原图像把选中的图片显示在第一显示区5.1.3、图像灰度处理利用灰度处理函数rgb2gray()对原真彩图像灰阶化5.1.4、灰阶后的图像显示把灰阶后的图像显示在第二显示区，对两幅图片进行比较，观察两者特点。
显示原图像和灰阶后的图像结论：对图像灰阶处理就是对原图像黑白化5.2、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的灰度增强算法，是将原图的直方图经过变换函数修正为均匀的直方图，然后按照均衡后直方图修整原图像。
5.2.1、生成直方图图像的直方图是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数，函数为imhist(X,map)显示原图像的灰度直方图5.2.2、直方图均衡化均衡化函数为histeq(I,n),其中n默认为64直方图均衡化比较5.3、灰度变换某些情况下，需要对图像的灰度级整个范围或者其中的某一段扩展或压缩到记录器件输入灰度级动态范围之内。
灰度变换可分为线性变换、分段线性变换、非线性变换和其他的灰度变换。
5.3.1、线性变换具体实现形式为：g(x,y)=(d-c)/(b-a)[f(x,y)-a]+c线性变换结果对比作用：使曝光不充分图像中黑的更黑，白得更白，从而提高图像对比度5.3.2、分段线性变换具体实现形式：g(x,y)=c/df(x,y) 0<=f(x,y)<=a g(x,y)= (d-c)/(b-a)[f(x,y)-a]+c a<=f(x,y)<=b g(x,y)= (f-b)/(e-a)[f(x,y)-b]+d b<=f(x,y)<=c分段线性变换结果对比5.3.3、非线性变换具体实现形式：g(x,y)=a+ln[f(x,y)+1]/b*lnc非线性变换结果对比六、心得体会这次MATLAB课程设计让我学到了很多，不仅仅是知识，还学到了许多学习方法。
MATLAB软件在这之前接触的很少，仅仅是在数字信号处理的实验课上有过一点了解。
为了做好这次的课程设计，我查阅了大量的资料，并上网搜索了许多与此相关的知识，这个过程使我受益匪浅，那就认识了很多关于MATLAB的论坛，论坛上面提供了很多关于MATLAB学习的方法及其自学的方法，那些论坛对于将来学习MATLAB及其它方面的知识也有很大的帮助。
虽然在规定的时间内完成了老师所布置的课题，但是还是觉得不免有些不足。
由于时间局限，对许多MATLAB所运用到的知识仅仅是有所了解，而并没有完全地掌握，甚至可以说是只知其然，而不知其所以然。
这使我意识到对于MATLAB的学习任务还很艰巨，还有许多知识需要去了解，去深入研究。
通过这次MATLAB课设，学到了MATLAB GUI程序设计，并通过MATLAB所生成的图像调试结果，以达到系统的要求。
MATLAB作为第四代计算机语言，具有相当强大的矩阵运算和操作功能，其程序编写也比其它语言要简单，是一种对学习非常有帮助的软件，在之后的时间，我依然会对它进行学习。
七、参考文献1.郭仕剑、邱志模、陆静芳.MATLAB入门与实践.北京：人民邮电出版社，20082.张智星.MATLAB程序设计及应用.北京:清华大学出版社,20023.肖伟、刘忠.MATLAB程序设计与应用[M].北京：清华大学出版社，20054.瞿亮.基于MATLAB的控制系统计算机仿真.北京：清华大学出版社，北京交通大学出版社.2005八、程序清单一打开图片和灰阶化global imglobal xglobal yglobal zx=0.002;y=0.02;z=0.04;[filename,pathname]=...uigetfile();str=[pathname filename]; im=imread(str);axes(handles.axes1);imshow(im);title();im = rgb2gray(im);axes(handles.axes2);imshow(im);title();二线性变换global im;global J;J=imadjust(im,[0.3,0.7],[]); axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(J);title();axes(handles.axes4);imhist(J);title();三分段线性变换global im;global H;H=double(im);[M,N]=size(H);%½øÐлҶȱ任for i=1:Mfor j=1:Nif H(i,j)<=30H(i,j)=H(i,j);elseif im(i,j)<=150H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30;elseH(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200;endendend%±ä»»ºóµÄ½á¹ûaxes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(uint8(H));title();axes(handles.axes4);imhist(uint8(H));title();四非线性变换global im;global J;global H;J=double (im) ;H=(log(J+1))/10;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(H);title();axes(handles.axes4);imhist(H);title();五生成灰度直方图global im;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();六直方图均衡化global im;global J;J=histeq(im);axes(handles.axes1); imshow(im);title(); axes(handles.axes2); imshow(J);title(); axes(handles.axes3); imhist(im);title(); axes(handles.axes4); imhist(J);title。