使用ISODATA算法处理灰度图像阈值提取方法探讨

在图像处理中，灰度图像常常需要转换成伪彩色来进行更清晰的分割与分析。使用Matlab中的伪彩色变换函数，可以将灰度图像的灰度级映射到颜色空间中，进而使图像的细节更易于观察与处理。此方法在医学成像、遥感图像等领域有广泛应用。

在Matlab环境下，开发了一种降低灰度图像亮度的算法，调整图像的视觉效果。该算法通过改变灰度级别来减少图像的亮度，以满足特定视觉需求。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和

这是一个实时性较好且效果较高的灰度图像边缘检测算法，采用matlab编写。

在Matlab中绘制灰度图像直方图时，我们可以不使用imhist函数，而是通过手动设置bins的数量来实现。具体步骤如下： 读取灰度图像：使用imread函数加载图像。 定义bin数目：指定需要的bin的数量，这个数目会决定直方图的细致程度。 计算像素值分布：使用histc函数计算每个灰度级别出现的次数。 绘制直方图：使用bar函数绘制直方图。 代码示例如下： img = imread('image.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 如果是彩色图像，需要转换为灰度图像 bins = 10; % 定义bins的数量 [counts, edges] =

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

这个函数用于对灰度图像进行二值化处理。引入的阈值误差会扩散到相邻像素，遵循Floyd & Steinberg或Stucky两种扩散矩阵之一。

这个函数利用Ostu规则在灰度图像中检测圆形。在名为Hughcir.m的函数中可以定义检测圆形的半径范围。