其余图像处理算法的实现，主要在图像处理模块（rgb_gray）进行修改即可。若要查看rtl图，需要在图像生成模块中，引去initial的部分，否则不可综合。

实验--Matlab图像处理基础及图像灰度变换

C语言实现的图像灰度化二值化源代码，不依赖任何第三方库，不使用OPENCV，纯C实现！方便初学者一学即会！

灰度线性变换是最常⽤的图像点运算之⼀，将图像的像素值通过指定的线性函数进⾏变换，以此增强或减弱图像的灰度。 程序主要实现以下功能 1) 显示原始图像，并求其原始图像的直方图 2) 通过⼀维线性函数增强对比度，并显示对比度增强后的直方图 3) 通过⼀维线性函数减小对比度，并显示对比度减小后的直方图 4) 通过⼀维线性函数线性平移增加亮度，并显示其直方图 5） 对图像进行反向显示，并获取反向显示图像的直方图 程序基于matlab代码；如不确定该资源的功能，可私信博主进一步了解该资源的详细功能。

灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度，指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。所谓灰度值是指色彩的浓淡程度，灰度直方图是指一幅数字图像中，对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。 　　灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧：一个256级灰度的图象，如果RGB三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为100，RGB(50,50,50)代表灰度为50。

使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介： NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。 数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作，就可

这是一个自己写的图像灰度化程序，包含彩色图像灰度化、灰度线性化。

能够将任意一幅彩色图像转化为绘图图像，经过matlab仿真后效果较好！！！！！！！！

图像灰度匹配matlab代码 NCC 去均值归一化互相关 金字塔加速 图像灰度匹配matlab代码 NCC 去均值归一化互相关 金字塔加速

matlab下灰度直方图的算法以及与自带函数imhist的比较