自己编的matlab程序 实现跟自带 histeq 相同的功能，带直方图对比

主要介绍了matlab图像灰度调整及imadjust函数的用法详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

包括灰度调制法融合(graymodulate)、对比度调制法融合(contrastmodulate)、正交多项式变换法(independencemulti)（及改进算法(independencemultiadd)）融合和彩色融合(colorfusion)及对融合图像的评价——熵（entropy）和交叉熵（cross_entropy）。在MATLAB7.0下可正常运行，并给出融合结果，操作简便。-Including gray scale modulation fusion (graymodulate), contrast modulation fusion (contrastmodulate), the fusion of the orthogonal polynomial transform method (independencemulti) (and the improved algorithm (independencemultiadd)) and color fusion (colorfusion,) and the evaluation of image fusion-- entropy (entropy,) and cross-entropy (cross_entropy). MATLAB7.0 under normal operation, and gives the fusion results, easy to operate.

jdp文件密码读取,(支持4.16/5.19/5.2/5.21/5.5) 去除NC抬刀 VSM转灰度图

fa是变换的斜率，fb是变幻的截距，这个只能变换灰度图像

实验--Matlab图像处理基础及图像灰度变换

将彩色图片转换为灰度图片

matlab灰度图像的DCT压缩并计算PSNR

matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25

这个 matlab 程序使用灰度运行长度矩阵从灰度图像计算多个图像统计信息，它们是： 1. 短期重点（SRE） 2. 长期强调（LRE） 3. 灰度不均匀 (GLN) 4. 跑动百分比 (RP) 5. 运行长度不均匀性 (RLN) 6. 低灰度运行强调 (LGRE) 7. 高灰度运行强调 (HGRE) 该函数还接受一个掩码，使用户能够仅分析图像的某些区域。 有关完整说明，请参阅脚本。 例子： I = imread('cameraman.tif'); ％读取图像imshow（I）％显示图片掩码 = 个（大小（I（：，：，1）））； % 我们要分析整个图像量化 = 16; % 将图像量化为 16 个级别[SRE,LRE,GLN,RP,RLN,LGRE,HGRE] = glrlm(I,quantize,mask) % 计算统计