灰度直方图：imhist（）

%描述了图像灰度统计信息，主要应用于图像分割和图像灰度变换。>>Img=imread( ' xxx.jpg' );      %读图>>I=imhist(Img);                 %表示方式1.   Img-  原图>>I2=imhist(Img，n);             %表示方式2.   n-      灰度级数目>>[ counts , x ]=imhist(Img);    %表示方式3.  counts-   直方图数据向量      x-   保存直方图小区间的向量

伽马变换：imadjust（）

%γ：gamma变换，又称指数变换or幂次变换，是一种常用的灰度非线性变换。

% γ>1:高灰度区

% γ<1:低灰度区

% γ=1:不改变原图
J=imadjust(Img,  [ low_in, high_in] , [ low_out, high_out] , gamma);      %      [  ] 阈值选择在[0,1]之间。>>Img=imread( ' xxx.jpg' );            %读图>>imshow( imadjuest (Img, [  ] , [  ] , 0.5 ) );       %gamma=0.5 浅>>imshow( imadjuest (Img, [  ] , [  ] , 1    ) );       %gamma=1    原>>imshow( imadjuest (Img, [  ] , [  ] , 1.5 ) );       %gamma=1.5 深

灰度阈值变换（二值化）:graythresh（）

%灰度阈值变换可以将一幅gray灰度图转换成黑白的二值图像。

%如果图像中的某像素灰度值小于该灰度值，则置为0，否则置为255。

%f（x）= {0 x< T T为指定的阈值

% {255 x>=T

% ______ ( 1 )

% |

% _____| ( 0 )
BW= imshow ( Img, level );             %Img-     待输入图像   level-  变换阈值的一个0~1的双精度浮点数。thresh=graythresh ( Img );             %thresh-  计算得到最优化的阈值>>Img=imread( ' xxx.jpg' );            %读图>>thresh=graythresh(Img)thresh =0.5378>>bw1=im2bw( Img, thresh );            %二值化    已知thresh=0.5378>>bw2=im2bw( Img,  130/255);           %以130为阈值实现二值化，注意要将此阈值转换至【0,1】之间>>figure;imshow(bw1);title('自动选择阈值');>>figure;imshow(bw2);title('阈值130');

分段线性变换：imgrayscaling（）

%分段线性变换的目的：增强原图各部分的反差，也就是增强输入图像中感兴趣的灰度区，抑制不需要的部分。

%分段线性变换有很多种，eg：灰度拉伸、灰度窗口变换等。

%优势：形式可任意合成

%劣势：需要更多用户输入

%斜率：k>1 扩展

% k<1 压缩

%function [A, map, x1, x2, y1, y2 ] = parse_inputs( varargin )

%此函数是用来分析输入参数个数和有效性的函数parse_inputs

%A 输入图像

%map 索引图调色板（：，3）

%[x1,x2] 参数组1，曲线中的两个转折点的横坐标

%[y1,y2] 参数组2，曲线中的两个转折点的纵坐标

function  [A,  map, x1, x2, y1, y2 ] = parse_inputs( varargin )map = [  ]; %首先建立一个空的map变量，以免后面调用isempty( map )时出错。iptchecknargin(3,4,narargin,mfilename);   %检查输入参数个数是否符合要求(low,high,num_inputs,func_name);iptchecknargin(varargin{1},...{'uint8','uint16','int16','double'},...{'real','nonsparse'},mfilename,'Img, x or RGB' , 1);   %检查给定矩阵元素(A,classes,attributes,func_name,var_name,arg_pos);switch  nargincase 3                              %可能是imgrayscaling(Img,[x1,x2],[y1,y2]) %或者imgrayscaling(RGB, [x1,x2],[y1,y2])A=varargin{ 1 };                 %  3个参数x1=varargin{ 2 } (1);x2=varargin{ 2 } (2);y1=varargin{ 3 } (1);y2=varargin{ 3 } (2);case 4                               %imgrayscaling(X,map,[x1,x2],[y1,y2])A=varargin{ 1 };                 %  4个参数map=varargin{ 2 };x1=varargin{ 2 } (1);x2=varargin{ 2 } (2);y1=varargin{ 3 } (1);y2=varargin{ 3 } (2);end

输出的处理：可以直接通过 nargout 这个参数便可以判断用于接受结果的参数个数。

% IMGRAYSCALING- 执行灰度拉伸功能

function  out = imgrayscaling(varargin)[ A, map, x1, x2, y1, y2 ]= parse_inputs(varargin{:});range = getrangefromclass(A);range = range(2);%判断图像是RGB还是GRAY灰度图，如果不是灰度图，则需要执行转换if  ndims(A)==3                        %A矩阵为3维，则是RGB图像A = rgb2gray(A);elseif   ~isempty(map)                 %map变量为非空，则索引图像A = ind2gray(A,map);end                                   %对灰度图无需转换[M,N]=size(A);Img= im2double(A);out=zeros(M,N);for i=1:Mfor j=1:Nif Img(i,j)<x1out(i,j)=y1 * Img(i,j) / x1;elseif Img(i,j)>x2out(i,j)=(Img(i,j)-x2) * (range-y2) / (range-x2) + y2;elseout(i,j)=(Img(i,j)-x1) * (y2-y1) / (x2-x1) + y1;endendendif isa(A,‘uint8’)             %将输出图像的格式转化为与输入图像相同out = im2uint8(out);elseif isa(A,'uint16')out = im2uint16(out);    %其他情况，就双精度浮点型图像end%输出if nargout==0                    %如果没有提供参数接受返回值imshow(out)；return;end

直方图均衡化：histeq（）

%直方图均衡化又称灰度均衡化是指通过某种灰度映射在每一灰度级上都能均匀的输出近似相同的像素点。

[output, T ]=histeq(Img); %Img- 原始图像

%output- 经过直方图均衡化的输出图像

%T- 变换矩阵

>>Img=imread('xxx.jpg');>>Img=im2double(Img);>>Img1=2 * Img - 55/255;>>figure;imshow(Img1);>>imhist(Img1);>>figure;imshow(histeq(Img1));>>figure;imhist(histeq(Img1));

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