http://blog.sciencenet.cn/blog-95484-803140.html % %圖像灰度變換 % f = imread('E:\2013第一學期課程\媒體計算\實驗一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');% g1 = imadjust(f ...

再明確幾個概念 1，灰度：對於通常所謂的黑白圖像，把黑色和白色之間按對數關系分為若干等級稱為灰度。灰度分為256階，用灰度表示的圖像稱作灰度圖.在圖像中用0~255表示，0是全黑，255是全白 2.對比度：對比度值一幅圖像中敏感區域最亮的白和最暗的黑之間的不同亮度層級的測量，差異范圍 ...

一、引入 空間域方法：對像素操作的過程->對圖像像素直接處理。 空間域處理可由該式定義： \(g(x,y)=T[f(x,y)]\) 其中，f(x,y)為原圖像，g(x,y)為處理后的圖像，T為定義在x,y的鄰域（不一定是4/8/m鄰域，可能是更大的范圍，如3x3，5x5的mask ...

圖像增強的目的：改善圖像的視覺效果或使圖像更適合於人或機器的分析處理。通過圖像增強，可以減少圖像噪聲，提高目標與背景的對比度，也可以增強或抑制圖像中的某些細節 ...

　　直方圖均衡：統計圖像像素灰度的直方圖分布。對其進行重新分配以使圖像的直方圖分布更加均衡。 小波變換：圖像輪廓主要體現在低頻部分，可以通過對低頻分解系數進行增強處理，對高頻分解系數進行衰減處理，達到圖像增強。 小波變換： ...

https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/79947716 ...

1. 伽馬變換 伽馬變換主要用於圖像的校正，將灰度過高或者灰度過低的圖片進行修正，增強對比度。變換公式就是對原圖像上每一個像素值做乘積運算： 伽馬變換對圖像的修正作用其實就是通過增強低灰度或高灰度的細節實現的，從伽馬曲線可以直觀理解： γ值以1為分界，值越小，對圖像低灰度部分的擴展 ...

1、邊緣檢測 ① 處理結果 = edge(原始圖像，算子) 　　算子： 　　　　Sobel　　　　log 　　　　Roberts　　 Canny 　　　　Prewitt　　 zerocross %% 邊緣檢測 I = imread('cameraman.tif ...