灰度滤波

这篇文章包含了一些课本和网络收集的代码，以及自编写的算法。同时提供了运行所需的图片，供学习和下载使用。涉及的滤波算法包括自适应中值滤波、双边滤波、EP中值滤波、Gabor滤波、PSNR噪声滤波和Susan滤波。

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Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

图像反转的小工具用得多了，MATLAB 的这一套方法还挺顺手的。ImageInversion项目专门搞灰度反转，核心逻辑简单，就是把图像的亮的变暗，暗的变亮。用起来嘛，要么用imadjust来调灰度范围，要么直接上bitwise_not做位运算，思路清晰、操作顺畅。你只要导入图像，用个函数一转，前后对比一下，反差立马出来。尤其在做医学图像或天文图片的时候，反转一下信息量就丰富不少。嗯，代码也挺简洁：im = imread('input_image.jpg'); invIm = imadjust(im,[0 1],[1 0]); subplot(1,2,1), imshow(im), title

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

这段MATLAB代码可以用于比较图像处理中的均值滤波和中值滤波效果。

输入图片路径，生成40次卷积结果，每个结果转换为一维向量，并串联所有结果。

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。

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。

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。