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1、你什么图像？rgb、灰度图还是二值图像？rgb的话反什么色？
二值图像反色：bw1=~bw;%bw是原二值图像，bw1为反色后图像
2、rgb到灰度图：
p=imread('tuxiang.jpg');%rgb图
gray=rgb2gray(p);%灰度图
figure，imshow(gray);%显示灰度图
3、灰度图后的阈值分割：
bw=im2bw(gray，graythresh(gray));%graythresh()系统自动取阈值进行灰度图分割，生成二值图像
4、灰度图线性变换，对比度增强：
gray1=imadjust(gray，[0.2，0.7]，[]);
5、灰度窗口变换不理解；
6、灰度拉伸是对比度增强不会；
7、直方图就是：imhist(gray);
8、直方图均衡：gray2=histeq(gray);
matlab中，使用什么程序能增加图像的对比度的方法。
如下参考：
1．介绍图像在Matlab中的运算。首先，介绍图像阅读。复制使用imread命令：如aa．png文件，我们要读取，有两种方式：一是直接双击，下面出现对话框，点击完成。二是使用命令：aa＝imread（＇aa．png＇）；。
2．图像生成后，以aa为例，写入到图像bb中。png，使用以下命令：imwrite（aa，＇bb．png＇）；你可以看到bb和aa有相同的模式。
3．Bb也可以保存为其他格式：imwrite（aa，＇Bb．jpg＇）；Matlab中有很多格式数据，JPG，tiff等。
4．介绍图像的显示，使用imshow命令：imshow（aa）。
5．图像显示后，还可以返回句柄：显示后可以在句柄中修改图中的各种属性。
随着手机摄影的普及，我们追求照片的生动与艺术感。本文将借助Matlab，教你如何为照片添加独特的光影效果，提升视觉冲击力。以下是实现这一过程的六个关键步骤：
1.区域平滑：首先，使用高斯滤波器(imgaussfilt，sigma=3)对图片进行平滑处理，减少噪点，使图像更平滑。
2.边缘检测：接着，利用Canny算法识别图像边缘，增强对比度，通过边缘减法突出线条质感。
3.饱和度增强：进入HSV色彩空间，提升饱和度以增加鲜明度，通过rgb2hsv和hsv2rgb函数实现。
4.色调分离：采用K-means聚类，将颜色分为几个类别，用调色板映射回RGB，赋予图像更丰富的层次感。
5.手绘风格化：使用卷积核(imfilter)进行风格化处理，模拟手绘效果，增加艺术气息。
6.光影添加：通过卷积核和混合模式，如highlight_filter和imfuse函数，为图像添加立体感和真实感，提升照片的立体视觉效果。
以下为实现这些效果的Matlab源代码示例。尽管原理简单，实际操作中需灵活运用函数和参数调整，以达到最佳效果。希望本文能启发你的创作灵感，让你的照片更具艺术感。如果你在Matlab或Python使用过程中遇到任何问题，随时向小英熊学长咨询。
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机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
