Matlab图像处理系列

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本节内容 一、灰度线性变换 1、灰度线性变换概念 灰度线性变换函数f(x)是一个一维线性函数，DB=f(DA)=fA×DA+fB。 参数fA为线性函数的斜率； fB为线性函数在y轴的截距； DA表示输入图像的灰度； DB表示输出图像的灰度。 当fA＞1时，输出图像的对比度将增大；当fA＜1时，输出图像的对比度将减小。 当fA=1且fB≠0时，操作使所有的像素灰度值上移或下移，使整个图像更暗或更亮。 当fA=1,fB=0时，输出图像与输入图像相同。 当fA=-1,fB=255时，输出图像的灰度正好反转，适用于增强暗色图像中的亮度较大的细节部分。 2、灰度线性变换仿真

改变图像的对比度是对直方图的缩放和平移，改变图像的亮度只平移直方图在横轴上的位置，反相则是将直方图镜像。 二、灰度对数变换 1、灰度对数变换概念 对数变换的表达式t=c×log(1+s),其中c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。 2、灰度对数变换的仿真

三、灰度伽马变换 1、灰度伽马变换概念 伽马变换的一般表达式为y=(x+esp)^y。 其中,x与y的取值范围为[0 1],esp为补偿系数，y为伽马系数。 γ是图像灰度校正中非常重要的参数，取值决定了输入图像和输出图像之间的灰度映射方式，决定了是增强低灰度阴影区域还是增强高灰度高亮区域。 当γ＞1时，图像的高灰度区域对比度得到增强； 当γ＜1时，图像的低灰度区域对比度得到增强； 当γ＝1时，灰度变换是线性的，不改变原图像。 通常需要将0-255的灰度动态范围变换到0-1的动态范围，再执行伽马变换后恢复原动态范围。

2、灰度伽马变换的仿真 Matlab提供了实现灰度变换的imadjust函数。 J=imadjust(I,[low_in,high_in],[low_out,high_out],gamma); 函数将输入图像I中从low_in到hign_in之间的值映射到输出图像J的low_out和high_out之间的值，其余部分被裁减。 [low_in,high_in],[low_out,high_out]确定源灰度范围到目标灰度范围的映射，需要按照double类型给定，且取值在[0 1]之间。若为空，则默认值为[0 1],若high_out小于low_out，表示输出图像J的亮度反转。 参数gamma指定了变换曲线的形状，默认值是1，表示线形映射；若gamma1，表示映射值被加权至更低的输出值。

四、灰度阈值变换 1、灰度阈值变换概念 灰度阈值变换可以将一幅灰度图像转换成黑白的二值图像，通常需要用户指定一个起到分界线作用的灰度值，如果图像中某像素的灰度值小于该灰度值，则将该像素的灰度值设置为0，否则设置为255。起到分界线作用的灰度值称为阈值，灰度的阈值变换也称为阈值化或二值化。 灰度阈值变换的表达式： 当x＜T时，f(x)=0；当x≥时，f(x)=255；其中T为指定的阈值。

2、灰度阈值变换的仿真 Matlab提供了阈值变换的两个函数im2bw和graythresh。 BW=im2bw(I,level) 参数I表示需要二值化的输入图像。 参数level表示具体的变化阈值，是一个0-1之间的双精度浮点数，level=0.5表示对应的分割阈值为128。 BW表示二值化后的图像。 thresh=graythresh(I) 参数I表示需要计算阈值的输入图像。 thresh是计算得到的最优化阈值。

五、灰度分段线性变换 1、灰度分段线性变换概念 分段线性变换可以用来增强图像对比度，实际上是增强原图各部分的反差，增强输入图像中感兴趣的灰度区域，相对抑制不感兴趣的灰度区域。 分段线性变换的函数形式：

其中x1和x2是转换的灰度范围，y1和y2决定了线性变换的斜率。

灰度拉伸是通过控制输出图像中灰度级的展开程度达到控制对比度的效果，通常限制x1