此博客旨在記錄自學過程，文中代碼均爲MATLAB。
1.亮度變換函數
1.1函數imadjust
g = imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
函數作用爲：將f中low_in到high_in 之間的值映射到 g中low_out 到 high_out之間，其中，輸入圖像應爲uint8 uint16 double類。gamma爲映射後的曲線類型。gamma<1 斜率遞減曲線 gamma=1 直線 gamma>1 斜率遞增曲線
函數輸出的值均爲0到1之間。若爲uint8類，則255恢復原值；若爲uint16，則65535恢復原值。
應用
（1）亮度翻轉
g = imadjust(f,[0 1],[1,0])
（2）突出感興趣帶
g = imadjust(f,[0.5,0.75],[0,1])
將0.5到0.75區間映射到整個區間。
1.2 對數和對比度拉伸變換
g = c*log(1 + double(f))
應用
（1）壓縮動態範圍
g = im2uint8(mat2gray(log(1 + double(f)))))
傅里葉頻譜範圍爲[0 10^6]或者更高。當其顯示於已經線性縮放至8比特的監視器上時，高值部分佔優，從而導致頻譜中低亮度值的可視細節丟失。通過計算對數，10的六次方左右的動態範圍會降至14左右，便於操作。
2. 直方圖處理與函數繪圖
2.1 生成並繪製圖像的直方圖
常用：imhist
h = imhist(f,b)
imshow(h)
#或者直接 imhist(f,b)
b爲灰度級數，默認爲256.（uint8有256 uint16有65536）
其他常用：
bar(horz,v,width) #繪製條形圖
stem(horz,h1,'fill') #繪製散點圖
plot()
2.2 直方圖均衡化（增強對比度）
g = histeq(f)
imhist(g)
3.3 直方圖規定化
g = histeq(f,hgram) #hgram爲給定直方圖
imhist(g)
3.空間濾波
3.1 線性空間濾波
矩陣卷積運算：https://blog.csdn.net/qq_32846595/article/details/79053277
此處參考 @寰宇的行者
g = imfilter(f,w,'filtering_mode','boundary_options','size_options')
f是輸入圖像，w是濾波掩模（模板矩陣），filtering_mode爲濾波類型（相關：‘corr’ 卷積：‘conv’)，boundary_options爲邊界選項（P，replicate，symmetric，circular 詳見MATLAB工具箱），size_options（大小選項 full：與被擴展圖像大小相同 same：與輸入圖像大小相同）
3.2 非線性空間濾波
處理方法同線性濾波（沿中心移位）
處理函數：nlfilter()與colfilt() 見matlab文件
4.常用濾波器函數
4.1 線性空間濾波器
用如下代碼來生成濾波掩模w的函數fspecial（）
w = fspecial('type',parameters)
type表示濾波器類型，parameters進一步定義了指定濾波器（詳見MATLAB help）
4.2 非線性空間濾波器
最常用函數如下，該函數生成一個排序濾波器：
g = ordfilt2(f,order,domain)
最常用的排序濾波器爲中值濾波器，生成函數如下：
g = ordfilt2(f,median(1:m*n),ones(m,n))
其中，median計算1：m*n的中值。
實際應用中，提供了一個二維中值濾波器：
g = medfilt2(f,{m,n},padopt)
[m,n]定義一個鄰域，中值就在該鄰域計算；padopt指定了三個可能的邊界填充選項：
‘zeros’（默認值）
‘symmetric’（f按照鏡像翻轉的方式對稱地沿其邊界擴展。默認方式可能會產生黑色邊界效應，即邊界出現黑色斑點，用此選項可能能消除。）
‘indexed’（若f是double類，則用1填充，否則用0填充）