灰度级调整

Matlab中有一种函数可以根据用户需求调整图片的灰度级，使得原始图片能够生成新的灰度级对应的版本。

图像数字化涉及参数如取样频率（像素个数）和量化级数，对图像质量有重要影响。常见的灰度级调整方法包括灰度变换和直方图均衡化。这些方法可以有效改善图像的视觉质量和信息表达能力。

这是我们学习数字图像处理中基础的灰度操作。这里包括直方图、对比度拉伸、位平面切片、RGB颜色系统、负片、图像翻转等基本操作。这些操作是MATLAB中灰度处理的基础，对于理解图像处理有重要意义。

在图像处理中，重新命名技术对图像的灰度级进行归并，从而提升空域增强效果。通过计算不同灰度级的像素数，并按比例分配，实现了更精细的灰度处理。具体而言，对于每个灰度级rk，计算其像素数Pr(rk)，并计算累积概率Sk。通过这一过程，图像的视觉效果得到了显著增强。

提供了一套基于MATLAB的256级灰度图像直方图均衡化与规定化程序代码。该代码逻辑清晰，易于理解，适合图像处理领域的初学者学习和使用。

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

matlab 的图像灰度代码还挺实用的，适合刚上手图像的朋友。它主要做了几件事：读取一张彩色图像，转成灰度，再缩放、保存，操作流程比较顺，代码也比较清晰。嗯，像imread、imshow这些函数都是 MATLAB 里的常规操作，用起来熟悉又高效。图像缩放部分也挺实用，直接把图片缩小一半，用jpeg格式保存，这在做图像压缩或者预的时候方便。而且它还把灰度转换和缩放都封装成函数，比如pic2gray和picnarrow，看着就舒服。如果你平时需要图片，比如批量压缩、灰度预，或者做一些深度学习图像输入前的准备，这套代码用起来还蛮顺手的。代码结构简单，注释也清楚，改起来也不费劲，挺适合直接拿来改造的。

灰度图的直方图，真的是图像里绕不开的一步。Matlab 实现灰度图 gray 直方图计算.rar这个资源，讲得还挺全面，适合刚上手图像的同学。 用imhist这种内置函数来搞定灰度图直方图计算，简单粗暴，效率还不错。但要是你想了解更底层的原理，看看作者是怎么自定义统计每个像素灰度值频次的也蛮有意思。 文件里提到的grayHistogram.m和测试图lena512color.tiff配合起来刚刚好。先用rgb2gray转成灰度图，再跑imhist(img, 256)，一套流程下来顺滑。 更细致的做法像是遍历整张图，把每个灰度值出现的次数累加，再用bar或histogram画出来。虽然啰嗦点，但

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