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  • 本示例说明如何使用“图像浏览器”这个应用查看文件夹或图像数据存储区中所有图像的缩小版本,称为缩略图。您也可以查看单个图像的高分辨率版本。此外,您可以使用“图像浏览器”应用程序在另一个应用程序(例如...

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    本示例说明如何使用“图像浏览器”这个应用查看文件夹或图像数据存储区中所有图像的缩小版本,称为缩略图。您也可以查看单个图像的高分辨率版本。此外,您可以使用“图像浏览器”应用程序在另一个应用程序(例如“图像区域分析器”应用程序)中打开选定的图像

    查看文件夹中图像的缩略图

    要查看文件夹中所有图像的缩略图,请从MATLAB®工具栏中打开图像浏览器应用程序。在“应用程序”选项卡上的“图像处理和计算机视觉”部分中,单击“图像浏览器”:

    5d9702b9e5fa63ba3d9ac4a251cae5dc.png

    3861fd4bace5a8f46f250f462fba1dce.png

    首先单击“加载”,然后选择“加载图像文件夹”,将图像加载到应用程序中。该应用程序显示文件浏览器窗口。导航到要查看的文件夹。对于此示例,选择示例图像文件夹imdata

    您还可以使用imageBrowser功能在命令行中打开应用程序,指定要查看的文件夹的名称。例如,要查看样本图像文件夹中的所有图像,请使用以下命令:imageBrowser(fullfile(matlabroot,'toolbox/images/imdata/'));

    图像浏览器的文件夹中的所有图像的应用所显示的缩略图。要调整图像缩略图的大小,请使用应用程序工具栏中的“缩略图大小”滑块。

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    在图像数据存储区中查看图像的缩略图

    要查看图像数据存储中所有图像的缩略图,请从MATLAB®工具栏中打开“图像浏览器”应用程序。在“应用程序”选项卡上的“图像处理和计算机视觉”部分中,单击“图像浏览器”。

    首先单击“加载”,然后选择“从工作空间加载图像数据存储”,将图像加载到应用程序中。

    对于此示例,通过使用imageDatastore包含imdata文件夹中图像的功能来创建图像数据存储。

     imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,'toolbox/images/imdata/'));

    在对话框中,选择图像数据存储变量,然后单击确定。该图像浏览器的文件夹中的所有图像的应用所显示的缩略图。

    650b4269fac4892313f591f0650d8c26.png

    您还可以使用该imageBrowser函数在命令行中打开应用程序,指定要查看的图像数据存储的名称。例如,要查看从示例图像文件夹创建的图像数据存储中的所有图像,请使用以下命令:imageBrowser(imds);

    更详细地浏览图像

    要详细查看“图像浏览器”应用程序中显示的图像,请选择该图像,然后单击“预览”。您还可以通过双击图像来预览。该应用程序在“预览”选项卡中以更高的分辨率显示图像。例如,blobs.png在“预览”选项卡中查看二进制图像。

    65f93a3f6e5a5051881e36d8ab426321.png

    要浏览“预览”选项卡中显示的图像,请在图像上停留时使用图像右上角的缩放选项。

    453ce21e43d4d3c500545ced410a80c2.png

    将图像导出到工作区或图像数据存储区

    如果要查看文件夹中的图像,则可以导出图像数据存储中的所有图像。在应用程序工具栏上,单击全部导出,然后指定图像数据存储的名称。要从文件夹中导出单个图像,请右键单击该图像,然后选择“将图像导出到工作区”。指定要在其中存储图像的工作空间变量的名称。

    如果要在图像数据存储中查看图像,则可以将单个图像导出到工作区中。用鼠标右键单击该图像,图像之一到工作区,选择该图像,右键单击,然后选择“将图像导出到工作区”选项。在“导出到工作空间”对话框中,指定要用于图像的变量名称。

    ac3f33bdee37ea460ed3345c07faee00.png

    自定义文件夹视图

    如果要在图像浏览器应用程序的文件夹中查看图像,则可以修改缩略图的显示。例如,您可以删除一些图像缩略图,然后将修改后的显示保存在图像数据存储中。在工具栏中单击全部导出,然后指定要用于数据存储的变量名称。以后当您打开此图像数据存储时,“图像浏览器”应用程序仅显示您保存的图像。该图像浏览器应用程序不会删除该文件中的图像系统,它只会从显示缩略图。

    从图像浏览器应用程序启动另一个应用程序

    您可以在“图像浏览器”应用程序中选择一个图像,然后在另一个应用程序中打开该图像。使用“图像浏览器”应用程序可以打开“图像查看器”应用程序,“颜色阈值”应用程序,“图像分割器”应用程序和“图像区域分析器”应用程序。

    例如,在图像浏览器应用程序中选择blobs.png图像。在应用程序工具栏中,单击“图像区域分析器”应用程序。将打开“图像区域分析器”应用程序,其中包含blobs.png图像。

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    注:本文根据MATLAB官网内容修改而成。

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  • 本示例说明如何使用“图像浏览器”这个应用查看文件夹或图像数据存储区中所有图像的缩小版本,称为缩略图。您也可以查看单个图像的高分辨率版本。此外,您可以使用“图像浏览器”应用程序在另一个应用程序(例如...

    5e370f54d58bbd0cf6ca09c1b654856d.png

    本示例说明如何使用“图像浏览器”这个应用查看文件夹或图像数据存储区中所有图像的缩小版本,称为缩略图。您也可以查看单个图像的高分辨率版本。此外,您可以使用“图像浏览器”应用程序在另一个应用程序(例如“图像区域分析器”应用程序)中打开选定的图像

    查看文件夹中图像的缩略图

    要查看文件夹中所有图像的缩略图,请从MATLAB®工具栏中打开图像浏览器应用程序。在“应用程序”选项卡上的“图像处理和计算机视觉”部分中,单击“图像浏览器”:

    0b33564a7f31e3348a8cb6573dc3abad.png

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    首先单击“加载”,然后选择“加载图像文件夹”,将图像加载到应用程序中。该应用程序显示文件浏览器窗口。导航到要查看的文件夹。对于此示例,选择示例图像文件夹imdata

    您还可以使用imageBrowser功能在命令行中打开应用程序,指定要查看的文件夹的名称。例如,要查看样本图像文件夹中的所有图像,请使用以下命令:imageBrowser(fullfile(matlabroot,'toolbox/images/imdata/'));

    图像浏览器的文件夹中的所有图像的应用所显示的缩略图。要调整图像缩略图的大小,请使用应用程序工具栏中的“缩略图大小”滑块。

    c07d0ac3bd0b8a2a0200aed1031c63ce.png

    在图像数据存储区中查看图像的缩略图

    要查看图像数据存储中所有图像的缩略图,请从MATLAB®工具栏中打开“图像浏览器”应用程序。在“应用程序”选项卡上的“图像处理和计算机视觉”部分中,单击“图像浏览器”。

    首先单击“加载”,然后选择“从工作空间加载图像数据存储”,将图像加载到应用程序中。

    对于此示例,通过使用imageDatastore包含imdata文件夹中图像的功能来创建图像数据存储。

     imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot,'toolbox/images/imdata/'));

    在对话框中,选择图像数据存储变量,然后单击确定。该图像浏览器的文件夹中的所有图像的应用所显示的缩略图。

    10009235f1fdf22fb794ebf00273cdd4.png

    您还可以使用该imageBrowser函数在命令行中打开应用程序,指定要查看的图像数据存储的名称。例如,要查看从示例图像文件夹创建的图像数据存储中的所有图像,请使用以下命令:imageBrowser(imds);

    更详细地浏览图像

    要详细查看“图像浏览器”应用程序中显示的图像,请选择该图像,然后单击“预览”。您还可以通过双击图像来预览。该应用程序在“预览”选项卡中以更高的分辨率显示图像。例如,blobs.png在“预览”选项卡中查看二进制图像。

    e390c9dd7ca8ad7cb1538367bb778241.png

    要浏览“预览”选项卡中显示的图像,请在图像上停留时使用图像右上角的缩放选项。

    863578a81cc5414546db03e8357fbb89.png

    将图像导出到工作区或图像数据存储区

    如果要查看文件夹中的图像,则可以导出图像数据存储中的所有图像。在应用程序工具栏上,单击全部导出,然后指定图像数据存储的名称。要从文件夹中导出单个图像,请右键单击该图像,然后选择“将图像导出到工作区”。指定要在其中存储图像的工作空间变量的名称。

    如果要在图像数据存储中查看图像,则可以将单个图像导出到工作区中。用鼠标右键单击该图像,图像之一到工作区,选择该图像,右键单击,然后选择“将图像导出到工作区”选项。在“导出到工作空间”对话框中,指定要用于图像的变量名称。

    eb0a89ba69ed9ffd2d0bcf2230c93174.png

    自定义文件夹视图

    如果要在图像浏览器应用程序的文件夹中查看图像,则可以修改缩略图的显示。例如,您可以删除一些图像缩略图,然后将修改后的显示保存在图像数据存储中。在工具栏中单击全部导出,然后指定要用于数据存储的变量名称。以后当您打开此图像数据存储时,“图像浏览器”应用程序仅显示您保存的图像。该图像浏览器应用程序不会删除该文件中的图像系统,它只会从显示缩略图。

    从图像浏览器应用程序启动另一个应用程序

    您可以在“图像浏览器”应用程序中选择一个图像,然后在另一个应用程序中打开该图像。使用“图像浏览器”应用程序可以打开“图像查看器”应用程序,“颜色阈值”应用程序,“图像分割器”应用程序和“图像区域分析器”应用程序。

    例如,在图像浏览器应用程序中选择blobs.png图像。在应用程序工具栏中,单击“图像区域分析器”应用程序。将打开“图像区域分析器”应用程序,其中包含blobs.png图像。

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    注:本文根据MATLAB官网内容修改而成。

    可以看看以下的免费视频教程,特点是没有PPT,不掺水,直接编程环境下的实操课程:

    用100分钟了解MATLAB编程

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    欢迎您进一步了解以下MATLAB系列文章:

    吃小羊:MATLAB作图实例:00:索引zhuanlan.zhihu.com
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  • matlab处理图像代码

    2014-04-01 15:33:00
    1、图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/...


    1、图像的读取
    MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)
    %例1:图像数据及图像信息的读取
    imfinfo c:/lilizong/boat.bmp
    %读取图像信息
    [A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); 
    %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中
    imshow(A,M);title('原图像');
    M(:,1)=0;  %将颜色数据矩阵的一列置零
    figure
    imshow(A,M);title('改变颜色后的图像')

    MATLAB还提供了将数据写入一个文件的函数imwrite以及不同类型文件相互转换的函数,可以参考MATLAB 的帮助文件。

    2、灰度直方图及直方图均衡化

    灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数imhist()。用它可以很简单的绘制出一幅图像的灰度直方图(见例2)。

    %例2:直方图的显示
    imshow('c:/lilizong/boat.bmp');title('原图像')
    %显示原图像
    A=imread('e:/matlabwork/tuxiang/Girl.bmp','bmp');
    figure;imhist(A),title('对应直方图')

    在图像处理中,点运算是简单而又重要的一种技术,其中最常用的一种应用就是直方图的均衡化(见例3)。

    %例3:直方图均衡化

    imshow('c:/lilizong/boat1.bmp');title('原图像')
    I=imread('c:/lilizong/boat1.bmp');
    figure;imhist(I),title('对应直方图')
    %从得到的直方图可以看出,图像的对比度很低,灰度级集中在70-160范围内,如果只取
    %这个范围内的灰度,并扩展到[0,255],则会明显增强图像对比度
    J=imadjust(I,[70/255 160/255],[]);
    figure;imshow(J),title('经灰度级调整后的图')
    figure;imhist(J),title('灰度级调整后的直方图')
    %MATLAB还提供了histeq函数(自动直方图均衡化)
    K=histeq(I);
    figure;imshow(K),title('经直方图均衡化后的图')
    figure;imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图')

    3、图像的代数运算

    代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘和除计算而得到输出图像的运算。对于相加和相乘的情形,可能不止有两幅图像参加运算。图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。这点被经常用来有效地降低加性(additive)随机噪声的影响(见例4)

    %例4:图象加噪声再通过多次相加求平均的方法祛除噪声
    [I,M]=imread('c:/boat.png');
    J=imnoise(I,'salt & pepper',0.005);
    subplot(1,2,1),imshow(I,M),title('原图象');
    subplot(1,2,2),imshow(J,M),title('加噪声后图象');
    K=zeros(256);
    for i=1:100
       
        J=imnoise(I,'salt & pepper',0.005);
       
        J1=im2double(J);
     
    %    K=K+J1;
    K=K+J1;

    end

    K=K/100;
    figure,imshow(K),title('相加求平均后的图象'); 

    4、图像滤波处理

    在数字图像处理中,常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此,在进行图像处理中,有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。MATLAB的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。用户可以很方便的运用一些函数完成数字滤波工作。(见例5)。

    %例5:用滤波器祛除图象噪声(分别用均值滤波,中值滤波,及维纳滤波器祛除加入高斯噪声的图象)

    I=imread('C:/boat.png');
    J=imnoise(I,'gaussian',0,0.002); %加入高斯噪声
    %进行均值滤波
    h=fspecial('average',3);   %fspecial函数用于产生预定义滤波器
    I2=uint8(round(filter2(h,I)));  %filter2函数用于图像滤波,此处h是滤波参数(均值),I是要处理的图像
    %进行中值滤波
    I3=medfilt2(J,[3,3]);  %medfilt2函数用于图像的中值滤波
    %进行维纳滤波
    I4=wiener2(J,[3,3]);%进行一次维纳滤波
    I5=wiener2(I4,[3,3]);%进行二次维纳滤波
    subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图象')
    subplot(2,3,2),imshow(J),title('加噪声图象')
    subplot(2,3,3),imshow(I2),title('均值滤波后图象')
    subplot(2,3,4),imshow(I3),title('中值滤波后图象')
    subplot(2,3,5),imshow(I4),title('维纳滤波后图象')
    subplot(2,3,6),imshow(I5),title('两次维纳滤波后图象')

    5、傅立叶变换

    傅立叶变换是线性系统分析的一个有力的工具。它在图像处理,特别是在图像增强、复原和压缩中,扮演着非常重要的作用。实际中一般采用一种叫做快速傅立叶变换(FFT)的方法,MATLAB中的fft2指令用于得到二维FFT的结果,ifft2指令用于得到二维FFT逆变换的结果。(见例6)

    %例6:近似冲击函数的二维快速傅立叶变换(FFT)
    x=1:99;y=1:99;
    [X,Y]=meshgrid(x,y);
    A=zeros(99,99);
    A(49:51,49:51)=1;
    B=fft2(A);
    subplot(1,2,1),imshow(A),xlabel('空域图象');
    subplot(1,2,2),imshow(B),xlabel('时域图象');
    figure
    subplot(1,2,1),mesh(X,Y,A),xlabel('空域'),grid on;
    subplot(1,2,2),mesh(X,Y,abs(B)),xlabel('时域'),grid on; 

    6、图像压缩

    在图像的变换和压缩中,常常用到离散余弦变换(DCT)。DCT具有能使图像的最重要的信息集中在DCT的几个系数上的性能。正是基于此,DCT通常应用于图像的压缩。(见例7)

    JPEG图像压缩算法:
    输入图像被分成8*8或16*16的小块,然后对每一小块进行二维DCT(离散余弦变换)变换,变换后的系数量化、编码并传输;
    JPEG文件解码量化了的DCT系数,对每一块计算二维逆DCT变换,最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。
    DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角,因为左上放映原图像低频部分数据,右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。

    %例7:DCT变换用于图象的压缩实例

    I=imread('d:/lilizong/test.jpg');
    %该图片在安装matlab的目录中找,原图为灰度图象
    I=im2double(I);%图像存储类型转换
    T=dctmtx(8);%离散余弦变换矩阵
    B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
    %对原图像进行DCT变换
    mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
          1 1 1 0 0 0 0 0
          1 1 0 0 0 0 0 0
          1 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0];
    B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);
    %数据压缩,丢弃右下角高频数据
    I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);
    %进行DCT反变换,得到压缩后的图像
    imshow(I)
    title('原始图像')
    figure;
    imshow(I2)
    title('压缩后的图像')


    应用到的函数:
    I=imread('图像文件名') :读取图像数据,保存在矩阵I中;
    imshow(I) :显示灰度图像I,其他用法见matlab帮助;
    I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型;
    D=dctmtx(n) :二维离散余弦变换函数,返回n*n离散余弦变换矩阵。

    一个n*n的变换矩阵T被定义成:
    Tpq=1/sqrt(n)                                   
    ,当p=0,0<=q<=M-1;
     Tpq=sqrt(2/n)*cos[pi*(2q+1)*p/2n]    
    ,当1<=p<=M-1,0<=q<=M-1。

    B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2...) :块操作函数。对图像A的每个不同的m*n块应用fun函数,P1,P2等为fun函数参数。在图像边缘用0来扩展;只有当fun的返回矩阵是m*n矩阵时,B和A的大小才相同。
    figure:强制生成一个新的个绘图窗口;
    可以看出,尽管由于85%的DCT系数被抛弃而使恢复后的图像质量有所降低,图像内容仍能清晰可辨,达到了图像压缩的目的。 

    转载于:https://www.cnblogs.com/saliency/p/3638407.html

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  • MATLAB图像处理

    2020-03-02 14:13:52
    2、查看图像文件信息 info = imfinfo (‘1.jpg’)//信息包括:文件大小;图像的长和宽 3、图像显示 inshow(I) // I为imread读取的图像数据 例:对图像 1.jpg处理 I = imread(‘1.jpg’); info = imfinfo...

    1、读取图像文件 1.jpg 图像为一个矩阵
    I = imread (‘1.jpg’) //引用文件名用单引号
    2、查看图像文件信息
    info = imfinfo (‘1.jpg’)//信息包括:文件大小;图像的长和宽
    3、图像显示
    inshow(I) // I为imread读取的图像数据
    例:对图像 1.jpg处理
    I = imread(‘1.jpg’);
    info = imfinfo(‘1.jpg’);
    imshow(I)
    4、调用imadd函数实现图像相加:Z=imadd(X,Y)
    例、1.png 和 2.png 相加
    I1 = imread(‘1.png’); //对两个文件读取
    I2 = imread(‘2.png’);
    [m,n,q]=size(I2); //观察两个图像大小是否一致
    I1 = I1(1:m,1:n); //采用矩形截取的方式 将两者一致
    I2 = I2(1:m,1:n);
    I = imadd(I2,I1); //相加 //若做与运算 直接改为 I = I1&I2;
    figure(1),imshow(I1) //第一幅图像 figure创建一个窗口
    figure(2),imshow(I2) //第二幅图像
    figure(3),imshow(I) //第三幅图像
    5、图像缩放:imresize函数
    调用格式:B = imresize(A,M,METHOD)
    A: 调用的图像 B:缩放倍数 METHOD:最邻近插值法(‘nearest’)
    双线性插值法(‘bilinear’)
    三次卷积插值法(‘bicubic’)
    例:
    I = imread( ‘1.jpg’);
    B = imresize(I,2,‘nearest’)
    imshow(B)
    6、图像的旋转:imrotate函数
    A = imrotate(A, angle,‘方法’,‘BBox’);
    angle:旋转的角度
    方法:最邻近插值法(‘nearest’)、 双线性插值法(‘bilinear’)、三次卷积插值法(‘bicubic’)
    BBox: ‘loose’得到的图片就是一个完整的图片
    ‘crop’ 得到的图片就是一个裁剪的图片
    例:
    I = imread(‘1.jpg’);
    I4 = imrotate(I,45,‘nearest’,‘loose’);
    I5 = imrotate(I,45,‘nearest’,‘crop’);
    figure(1),inshow(I4)
    figure(2),inshow(I5)
    7、图像剪切:imcrop函数从一幅图像中抽取一个矩形的部分
    调用格式:X2 = imcrop(X,rect);
    例:
    I = imread(‘1.jpg’);
    I1 = imcrop(I,[0,0,100,100]); //根据规格截取
    % I1 = imcrop; //自定义截取
    imshow(I1)
    8、几何变换:imtransform(A,T)
    A:要变换的图像 T:由maketform函数产生的变换结构
    maketform(‘p’,…)函数中,参数p有以下形式:
    affine:仿射变换形式
    projective:投影变换形式
    cusyom:自定义函数变换
    box:利用函数中的另外参数产生仿射变换结构
    composite:该参数是实现多次调用tformfwd功能
    例:仿射变换
    I = imread(‘1.jpg’);
    T = maketform(‘affine’,[.5 0 0;.5 1 0; 0 0 1]);
    I4 = imtransform(I,T);
    imshow(I4)
    9、区域面积:使用bwarea函数计算二值图像的前景面积
    二值图像,图像上每个点只有两个值0或1,代表黑或白
    前景面积是指的是逻辑值为真或者数值不是0的位置。
    例:
    I = imread(‘1.jpg’);
    I = im2bw(I) //转换成二值图像
    k = bwarea(~I);
    k
    使用bweuler函数计算二值图像的欧拉数
    例:
    I = imread(‘1.jpg’);
    I = im2bw(I)
    k = bweuler(~I);
    imshow(I)
    k
    10、二值图像的轮廓提取:函数bwperim //close all:关闭所有的Figure窗口
    clear; //清除工作空间的所有变量
    clc; //清除命令窗口的内容,对工作环境中的全部变量无任何影响
    I = imread(‘leaf.jpg’);
    I = im2bw(I)
    subplot(1,2,1);imshow(I);
    title(‘原始图像’);
    K1 = bwperim(I);
    subplot(1,2,2);imshow(K1);
    图像边缘提取(edge)
    I = imread(‘leaf.jpg’);
    I = rgb2gray(I); //灰度图像转化
    subplot(1,2,1);imshow(I);
    title(‘原始图像’);
    K1 = edge(I,‘roberts’,0.1);
    subplot(1,2,2);imshow(K1);
    11、灰度调整:函数imadjust
    A2 = imread(‘ab1.jpg’);
    B2 = imadjust(A2,[0,0.2],[0,1]); //从0,0.2 调整为0,1
    subplot(1,2,1);imshow(A2);
    subplot(1,2,2);imshow(B2);
    直方图均衡化:函数histeq增强图像灰度调整
    I = imread(‘leaf.jpg’);
    I = rgb2gray(I); //灰度图像转化
    J = histeq(I);
    subplot(1,2,1);imshow(I);
    subplot(1,2,2);imshow(J);

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