原创 数字图像处理笔记2---亮度变换和空间滤波

问题：
 1.在使用拉普拉斯的时候，为啥会使图像 退化，黑色变为灰度级色彩，。。。。
 2.使用对数进行对比度拉伸
 主要出路灰度图像
 一、亮度变换
imadjust（）
将图像从一个灰度区域变化到另一个灰度区域，也可以利用它进行灰度的反转
对数与对比度拉伸
g=c*log(1+double(f))
主要用于压缩动态范围，
gs=im2uint8(mat2gray(g))
利用对数变换减小动态范围
 imhist(f,b)
 做直方图，阶数为b，b的大小由图片的数据类决定
 imhist(f);
 画相片的直方图
 numel(f);
 求出图片的像素总数
 bar(horz,v,width);
 bar(horz,v)
 axis([horzmin horzmax vertmin vertmax]);
 xlable('teststring','fontsize',size);
 text(xloc,yloc,'text string','fontsize',size);
 tittle('tittlestring');
 stem()
 plot()
 直方图均衡化
 g=histeq(f,nlev)
 均衡话的结果是扩展动态范围的图像并且具有较高的对比度
 g=histeq(f,nlev)nlev默认为256
 直方图匹配
 g=histeq(f,hepec);hepec 是一个要匹配的直方图模板

 二、空间滤波
 1、领域处理包括;
 定义中心点
 对预先定义的以（x，y）为中心的领域内的像素进行操作
 另运算结果为改点处的响应
 对像素中的每一点进行
 2、线性空间滤波
 将领域中每个像素与相应的系数相乘，然后将结果计算进行累加，从而得到点（x，y）处的响应。这个系数矩阵称为模板、滤波器、窗口
 一般模板的大小为奇数*奇数
 g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundray-options,size-options);
 函数的输出和输入具有相同的数据类型，所以会有下面的问题：
 在使用这个函数的的时候要注意数据的范围问题，如果输出通过这个函数后能转换为和输入异种数据类型的时候，剪切会引起数据的丢失
 可以现将数据转换到0~1 之间的double的类型，然后再使用。
 
 在使用拉普拉斯滤波器的时候，由于中间值正是负数，但是周围为正。像素为正，结果导致得到带有负值的图像，而这个函数输入和输出具有
 相同的结构，使得负值被杀去。。。。
 拉普拉斯算子是一种微分算符，会使图像锐化。。。。在源图像中黑色的区域会退化为灰度级色调
 3.非线性空间滤波器
 g=colfilt(f,[m n],'sliding',@fun,parameters);
 fp=padarray(f,[r c],method,direction);
 4.标准滤波器
 w=fspecial('type',parameters);?
 5
生产排序滤波器
g= ordfilt2(f,order,domain)
 order指定为那一个
 domain相当于模板的东西，由0 和1   组成相当于
当order=median(1:m*n)时，相当与中值滤波器

medfilt2(f,[m n],padopt)，
中值滤波器，对于椒盐噪声具有很好的作用。注意的是使用过程中图像数据是8位的宽度