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《数字图像处理》实验报告（一）学号：________*********______ *名：_________***专业：机械设计制造及其自动化课序号：__________ 0 计算机科学与技术学院实验1颜色空间变换一、实验学时：4学时（本部分占实验成绩的20%）二、实验目的：1、理解并掌握颜色的原理及相互之间的转换算法；2、掌握并编程实现颜色空间的互相转换；3、学会Matlab有关图像处理的基本操作。
三、必须学习和掌握的知识点：颜色空间的特性及相互转换。
四、实验题目：1. 真彩色图像转换成8位灰度图像；2. 编程实现图像由RGB色彩空间到YUV的变换。
（注：输入为RGB空间的彩色图像，输出图像将Y、U、V三个通道分别显示）。
五、思考题：（选做，有加分）颜色空间的表示方法有很多种。
例如，常说的真彩色图像指的就是24位RGB 图像。
而CMYK颜色表示则常用于印刷、油画等。
还有很多种其他的表示方法，如HSI、HSV、YCbCr等。
它们与RGB之间均有相应的转换公式。
除了完成实验题目之外，建议大家尝试完成如下实验思考题：1、RGB→YCbCr，要求转换得到的三个通道分别显示；2、RGB→HSV，要求转换得到的三个通道分别显示；六、实验报告：请按照要求完成下面报告内容并提交相关材料。
1、请详细描述本实验的原理：1.24位真彩色图转换灰度图的原理彩色位图是由R/G/B三个分量组成，如果是24位真彩图，则每个点是由三个字节分别表示R/G/B，所以这里直接跟着图像的色彩信息；灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图象，就象我们平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。
因此，要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化。
通常划分成0到255共256个级别，其中0最暗(全黑)，255最亮(全白)。
在表示颜色的方法中，YUV的表示方法，Y分量的物理含义就是亮度，Y分量包含了灰度图的所有信息，只用Y分量就能完全能够表示出一幅灰度图来。
![[数字图像处理]（一）彩色图像转灰度图像的三种方式与效果分析](https://uimg.taocdn.com/a9ad791dbb1aa8114431b90d6c85ec3a87c28bdb.webp)
[数字图像处理]（⼀）彩⾊图像转灰度图像的三种⽅式与效果分析图像处理（⼀）彩⾊图⽚转灰度图⽚三种实现⽅式最⼤值法imMax=max(im(i,j,1),im(i,j,2),im(i,j,3))平均法imEva=im(i,j,1)3+im(i,j,2)3+im(i,j,3)3加权平均值法imKeyEva=0.2989×im(i,j,1)+0.5870×im(i,j,2)+0.1140×im(i,j,3)matlba实现clc;close all;clear all;% 相对路径读⼊图⽚（和代码在同⼀⽂件夹下）im = imread('p2.jpg');%---查看图⽚，检测是否成功读⼊% 对显⽰的图⽚进⾏排版subplot(2,3,4);imshow(im);% 对图⽚进⾏命名title('原图');[col,row,color] = size(im);%col为图⽚的⾏数，row为图⽚的列数，color对于彩⾊图⽚⼀般为3，每层对应RGB %利⽤matlab⾃带的函数进⾏ rgb_to_gray;im_matlab = rgb2gray(im);subplot(2,3,1);imshow(im_matlab);title('matlab⾃带rgb2gray');%--------------------------------------------------------%---⽤最⼤值法% 创建⼀个全为1的矩阵，长宽等同于原图的im_max = ones(col,row);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_max(i,j) = max( im(i,j,:) );endend% 将矩阵变为8byte⽆符号整型变量（不然⽆法显⽰图⽚）% 最好在计算操作结束后再变化，不然会有精度问题！！im_max = uint8(im_max);subplot(2,3,2);imshow(im_max);title('最⼤值法');%--------------------------------------------------------% 平均值法im_eva = ones(col,row);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_eva(i,j) = im(i,j,1)/3 + im(i,j,2)/3 + im(i,j,3)/3 ;% 两种的结果其实⼀样，但是如果先转换为uint8就会出现精度问题%sum1 = im(i,j,1)/3 + im(i,j,2)/3 + im(i,j,3)/3%sum2 = ( im(i,j,1) + im(i,j,2)+ im(i,j,3) )/3;%fprintf( " %.4f %.4f \n",sum1 ,sum2 ) ;endendim_eva = uint8(im_max);subplot(2,3,3);imshow(im_eva);title('平均值法');%--------------------------------------------------------% 加权平均法（rgb2gray所使⽤的权值）im_keyeva = ones(col,row);% 加权算法先转换为uint8计算效果更好im_keyeva = uint8(im_max);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_keyeva(i,j) = 0.2989*im(i,j,1) + 0.5870*im(i,j,2) + 0.1140*im(i,j,3) ;endendsubplot(2,3,5);imshow(im_keyeva);title('加权平均法');Processing math: 100%附matlab——rgb2gray源码function I = rgb2gray(X)%RGB2GRAY Convert RGB image or colormap to grayscale.% RGB2GRAY converts RGB images to grayscale by eliminating the% hue and saturation information while retaining the% luminance.%% I = RGB2GRAY(RGB) converts the truecolor image RGB to the% grayscale intensity image I.%% NEWMAP = RGB2GRAY(MAP) returns a grayscale colormap% equivalent to MAP.%% Class Support% -------------% If the input is an RGB image, it can be of any numeric type. The output% image I has the same class as the input image. If the input is a% colormap, the input and output colormaps are both of class double.%% Notes% -----% RGB2GRAY converts RGB values to grayscale values by forming a weighted % sum of the R, G, and B components:%% 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B%% The coefficients used to calculate grayscale values in RGB2GRAY are% identical to those used to calculate luminance (E'y) in% Rec.ITU-R BT.601-7 after rounding to 3 decimal places.%% Rec.ITU-R BT.601-7 calculates E'y using the following formula:%% 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B%% Example% -------% I = imread('example.tif');%% J = rgb2gray(I);% figure, imshow(I), figure, imshow(J);%% indImage = load('clown');% gmap = rgb2gray(indImage.map);% figure, imshow(indImage.X,indImage.map), figure, imshow(indImage.X,gmap);%% See also RGB2IND, RGB2LIGHTNESS.% Copyright 1992-2020 The MathWorks, Inc.narginchk(1,1);isRGB = parse_inputs(X);if isRGBI = matlab.images.internal.rgb2gray(X);else% Color map% Calculate transformation matrixT = inv([1.0 0.956 0.621; 1.0 -0.272 -0.647; 1.0 -1.106 1.703]);coef = T(1,:);I = X * coef';I = min(max(I,0),1);I = repmat(I, [1 3]);end%--------------------------------------------------------------------------function is3D = parse_inputs(X)is3D = (ndims(X) == 3);if is3D% RGBif (size(X,3) ~= 3)error(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidInputSizeRGB'))end% RGB can be single, double, int8, uint8,% int16, uint16, int32, uint32, int64 or uint64validateattributes(X, {'numeric'}, {}, mfilename, 'RGB');elseif ismatrix(X)% MAPif (size(X,2) ~= 3 || size(X,1) < 1)error(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidSizeForColormap'))end% MAP must be doubleif ~isa(X,'double')error(message('MATLAB:images:rgb2gray:notAValidColormap'))endelseerror(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidInputSize'))end总结通过上⾯的代码结合实际的测试，果然，matlab⾃带的rgb2gray也就是加权平均的⽅法，对光线明暗的处理是最好的。
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作业3参考答案Matlab作业3参考答案Matlab作业3是一个综合性的编程任务，要求学生运用Matlab的各种功能和工具来解决实际问题。
本文将提供Matlab作业3的参考答案，并对其中的关键步骤和思路进行详细解释。
一、问题描述在本次作业中，学生需要解决一个关于图像处理的问题。
具体来说，给定一张彩色图像，学生需要编写Matlab代码来实现以下功能：1. 将彩色图像转换为灰度图像；2. 对灰度图像进行高斯滤波；3. 对滤波后的图像进行边缘检测；4. 对边缘图像进行二值化处理。
二、解决方案1. 将彩色图像转换为灰度图像首先，我们需要读取彩色图像。
可以使用Matlab的imread函数来实现。
然后，使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
代码如下：```matlabrgbImage = imread('image.jpg');grayImage = rgb2gray(rgbImage);```2. 对灰度图像进行高斯滤波接下来，我们需要对灰度图像进行高斯滤波。
高斯滤波是一种常用的图像平滑方法，可以有效地去除图像中的噪声。
Matlab提供了fspecial函数来生成高斯滤波器。
代码如下：```matlabh = fspecial('gaussian', [3 3], 1);filteredImage = imfilter(grayImage, h);```3. 对滤波后的图像进行边缘检测在这一步中，我们需要对滤波后的图像进行边缘检测。
边缘检测可以帮助我们找到图像中的边缘和轮廓。
Matlab提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子。
代码如下：```matlabedgeImage = edge(filteredImage, 'canny');```4. 对边缘图像进行二值化处理最后，我们需要对边缘图像进行二值化处理，将图像中的边缘转换为黑白两种颜色。
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。
其他常用的图像转换函数有：gray2ind函数，将灰度图像转换成索引图像。
Im2bw函数，将其它图像转化为二值图像。
Ind2gray函数，将索引图像转换成灰度图像。
Rgb2gray函数，将彩色图像转换成灰度图像。
1．利用imread( )函数读取一幅图像，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；函数执行语句A = imread('saturn.png');whosName Size Bytes Class AttributesA 1500x1200x3 5400000 uint8imshow(A)4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；imfinfo('saturn.png')5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg 文件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
imwrite(A,'xingxing.jpg','quality',25)B = imread('xingxing.jpg');6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。
imwrite(A , 'xingxing.bmp')C = imread('xingxing.bmp');7．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
F = imread('circbw.tif');im2bw(F)imshow(F)实验二图像直方图与灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('medicine_pic.jpg');g=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)g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] figure,imshow(g2)g=imread('point.jpg');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figure,imshow(h)下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imread(‘pollen.jpg); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理Imshow(I); %显示原图像Title(‘原图像’); %给原图像加标题名Figure；imshow(J); %显示直方图均衡化后的图像Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名Subplot(1,2,2); %作第2幅子图Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名1、利用自己编写的灰度直方图计算程序计算rice.tif图像的直方图，并与系统自带的计算程序进行对比。
（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。
%A simple program for pseudo colouring%The program converts a gray level image (0-256)(single layer) to pseudo color image (3 layer)%by altering the conditions and values, U can create more perfect pseudo color image.clc;clear all;im=input('Enter the file name (gray level image) :','s');k=imread(im);[x y z]=size(k);% z should be one for the input imagek=double(k);for i=1:xfor j=1:yif k(i,j)>=0 & k(i,j)<50m(i,j,1)=k(i,j,1)+5;m(i,j,2)=k(i,j)+10;m(i,j,3)=k(i,j)+10;endif k(i,j)>=50 & k(i,j)<100m(i,j,1)=k(i,j)+35;m(i,j,2)=k(i,j)+28;m(i,j,3)=k(i,j)+10;endif k(i,j)>=100 & k(i,j)<150m(i,j,1)=k(i,j)+52;m(i,j,2)=k(i,j)+30;m(i,j,3)=k(i,j)+15;endif k(i,j)>=150 & k(i,j)<200m(i,j,1)=k(i,j)+50;m(i,j,2)=k(i,j)+40;m(i,j,3)=k(i,j)+25;endif k(i,j)>=200 & k(i,j)<=256m(i,j,1)=k(i,j)+120;m(i,j,2)=k(i,j)+60;m(i,j,3)=k(i,j)+45;endendendfigure,imshow(uint8(k),[]);figure,imshow(uint8(m),[]);这是我的代码，想实现逆滤波，但结果不对，不知道问什么。
7灰度图像反转及彩⾊图像反转灰度图像反转：灰度图的灰度值范围⼀般从0到255，⽩⾊为255，⿊⾊为0，故⿊⽩图⽚也称灰度图像。
灰度反转是指对图像灰度范围进⾏线性或⾮线性取反，产⽣⼀幅与输⼊图像灰度相反的图像。
假设⼀点的灰度值为f（x，y），那么反转后就是255-f(x,y)。
1、Matlab实现使⽤matlab验证灰度反转。
%--------------------------------------------------------------------------% 灰度图像反转%--------------------------------------------------------------------------clc;clear all;RGB = imread('G:\test\AC6102_UART_TFT50_IMG\1\image.bmp'); %读取图像gray = rgb2gray(RGB); %灰度图inve1 = imcomplement(gray); %函数法图像反转inve2 = 255 - gray; %公式法图像反转subplot(3,1,1);imshow(gray); title('灰度图像');subplot(3,1,2);imshow(inve1);title('函数法图像反转');subplot(3,1,3);imshow(inve2);title('公式法图像反转');View Code代码分别从函数法和公式法，实现了灰度图像的反转。
这个灰度图像是从上⼀次实验提取Y分量得到的。
2、fpga实现这⾥就是将上次Y2直接输出灰度图像的，这⾥使⽤公式法将灰度图像反转再输出。
结果与matlab⼀样。
彩⾊图像反转：1、matlab实现：%--------------------------------------------------------------------------% 彩⾊图像反转%--------------------------------------------------------------------------clc;clear all;RGB = imread('G:\test\1\image.bmp'); %读取图像inve1 = imcomplement(RGB); %函数法图像反转inve2 = 255 - RGB; %公式法图像反转subplot(3,1,1);imshow(RGB); title('原图');subplot(3,1,2);imshow(inve1);title('函数法图像反转');subplot(3,1,3);imshow(inve2);title('公式法图像反转');View Codematlab验证结果：2、fpga实现：由此可见，fpga实现的效果与matlab实现的效果⼀致。
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。
MA TLA B 图像处理工具箱中提供的i ma d j ust 函数，可以实现上述的线性变换对比度调整。
imadj u st 函数的语法格式为：J = imadj u st(I,[low_i n high_i n], [low_o u t high_o ut])J = imadj u st(I, [low_i n high_i n], [low_o u t high_o ut])返回原图像I 经过直方图调整后的新图像J ，[low_i n high_i n]为原图像中要变换的灰度范围，[low_o u t high_o ut]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im adjus t 函数，利用mat l ab 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u i nt8型，而在MAT LAB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为d o uble 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。
imagesc函数转换成灰度值【原创实用版】目录1.介绍 imagesc 函数2.灰度值的概念3.imagesc 函数转换成灰度值的方法4.实例演示正文1.介绍 imagesc 函数imagesc 函数是 MATLAB 中用于将图像转换为灰度图像的函数。
它可以将彩色图像或灰度图像转换为灰度值图像，从而便于进行灰度级的处理和分析。
imagesc 函数的语法为：```matlabI = imagesc(X, map)I = imagesc(X, map, "cmap")I = imagesc(X, map, "gray")```其中，X 是输入的图像，map 是颜色映射，"cmap" 是颜色映射名称，"gray" 是将图像转换为灰度图像。
2.灰度值的概念灰度值是指图像中每个像素点的亮度值，它的取值范围通常为 0（黑色）到 1（白色）。
在计算机图形学中，灰度值是图像处理的基本概念，因为大多数图像处理算法都是基于像素的灰度值进行的。
3.imagesc 函数转换成灰度值的方法要使用 imagesc 函数将图像转换为灰度值，可以使用以下方法：```matlab% 读取图像I = imread("image.jpg");% 将图像转换为灰度图像grayImage = rgb2gray(I);% 显示灰度图像imshow(grayImage);```在上述代码中，`imread` 函数用于读取图像，`rgb2gray` 函数将彩色图像转换为灰度图像，`imshow` 函数用于显示灰度图像。
4.实例演示假设我们有一张彩色图像 `image.jpg`，我们希望将它转换为灰度图像。
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。
matlab中gray函数"gray函数在MATLAB 中的应用"引言：MATLAB 是一种强大的科学计算和数据分析软件，许多研究人员和工程师在日常工作中使用它来解决各种问题。
在图像处理领域，gray函数是MATLAB 中一个常用的函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
本文将详细介绍gray 函数在MATLAB 中的应用，并提供一步一步的指导，帮助读者在自己的项目中正确使用该函数。
第一部分：理解gray 函数的基本原理（200-300字）gray 函数是MATLAB 中的一个内置函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
它基于图像中的像素值，根据设定的公式将彩色图像中的每个像素转换为对应的灰度值。
gray 函数的优势之一是它能很好地保留图像的细节和对比度，同时减少了处理彩色图像所需的计算量。
第二部分：使用gray 函数的步骤（400-600字）在使用gray 函数之前，我们需要先加载图像并将其存储在MATLAB 的变量中。
可以通过使用imread 函数从文件中读取图像。
以下是使用gray 函数将彩色图像转换为灰度图像的详细步骤：1. 读取彩色图像（100-150字）使用imread 函数，将彩色图像加载到MATLAB 的变量中。
例如，可以使用以下代码将名为image.jpg的图像加载到名为A的变量中：A = imread('image.jpg');2. 转换为灰度图像（100-150字）使用gray 函数将彩色图像转换为灰度图像。
在调用gray 函数时，需要传递彩色图像所存储的变量名作为参数。
例如，我们可以使用以下代码将图像变量A转换为灰度图像：B = gray(A);3. 显示灰度图像（100-150字）使用imshow 函数显示转换后的灰度图像。
可以使用以下代码将灰度图像变量B显示在MATLAB 的图像窗口中：imshow(B);4. 保存灰度图像（100-150字）如果需要保存转换后的灰度图像，可以使用imwrite 函数将灰度图像保存到特定的文件中。
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。
在matlab中实现图像的读取与转换：1.读取图像（1）读取索引图像ind[X,map]=imread('f:\ind.bmp');image(X); %显示矩阵x图像的结构colormap(map) %设置色图，用image必须有色阵图或者[X,map]=imread('f:\ind.bmp');imshow(X)或者：im=imread('bottle.png');%i m是任意取得名字，注意把图片放在matlab的工作区，及M文件所放的位置(M 文件也一定放在matlab work区，否则路径不对调用不了)（2）读取灰度图像grayI=imread('f:\gray.bmp');imshow(I)或者I=imread('f:\gray.bmp');imagesc(I,[0 255]); %预处理colormap(gray); %灰度处理，显示灰度图像结构pause %停留imshow(I) %显示灰度图像（3）读取彩色图像RGBRGB=imread('f:\rgb.bmp');image(RGB); %显示RGB图像的结构pause;imshow(RGB); %显示RGB图像（4）读取二值图像BWBW=imread('f:\bw.bmp');imshow(BW)1.图像转换（1）彩色Rgb到灰度gray[X,map]=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(X);I=rgb2gray(X);subplot(212),imshow(I,map)或者RGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);I=rgb2gray(RGB);subplot(212),imshow(I)（2）彩色rgb到索引indRGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);[X,map]=rgb2ind(RGB,8);subplot(212),imshow(X,map)（3）彩色RGB到二值bwRGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);level=graythresh(RGB);BW=im2bw(RGB,level);subplot(212),imshow(BW)Matlab 最大值滤波中值滤波最小值滤波函数ordfilt2 ordfilt2函数在MATLAB图像处理工具箱中提供了二维统计顺序滤波函数ordfilt2函数。
matlab将rgb图转为灰度图的原理代码MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像
MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%⽤已有的函数进⾏RGB到灰度图像的转换
[rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数
MidGrayPic = zeros(rows , cols);%⽤得到的参数创建⼀个全零的矩阵，这个矩阵⽤来存储⽤下⾯的⽅法产⽣的灰度图像MidGrayPic = uint8(MidGrayPic);%将创建的全零矩阵转化为uint8格式，因为⽤上⾯的语句创建之后图像是double型的
for i = 1:rows
for j = 1:cols
sum = 0;
for k = 1:colors
sum = sum + MyYuanLaiPic(i , j , k) / 3;%进⾏转化的关键公式，sum每次都因为后⾯的数字⽽不能超过255
end
MidGrayPic(i , j) = sum;
end
end
imwrite(MidGrayPic , 'E:/image/matlab/Cluo.png' , 'png');
%显⽰原来的RGB图像
figure(1);
imshow(MyYuanLaiPic);
%显⽰经过系统函数运算过的灰度图像
figure(2);
imshow(MyFirstGrayPic);
%显⽰转化之后的灰度图像
figure(3);
imshow(MidGrayPic);。
