将以下变换函数应用于灰度图像的程序

Question

我想将以下变换函数应用于灰度图像，我知道如何将其应用于以下函数，

我的问题是如何将程序应用于以下转换函数，

到目前为止的代码，

clear;
pollen = imread('Fig3.10(b).jpg');
u = double(pollen);
[nx ny] = size(u)
nshades = 256;
r1 = 80; s1 = 10; % Transformation by piecewise linear function.
r2 = 140; s2 = 245;
for i = 1:nx
 for j = 1:ny
 if (u(i,j)< r1)
 uspread(i,j) = ((s1-0)/(r1-0))*u(i,j)
 end
 if ((u(i,j)>=r1) & (u(i,j)<= r2))
 uspread(i,j) = ((s2 - s1)/(r2 - r1))*(u(i,j) - r1)+ s1;
 end
 if (u(i,j)>r2)
 uspread(i,j) = ((255 - s2)/(255 - r2))*(u(i,j) - r2) + s2;
 end
 end
end
hist= zeros(nshades,1);
for i=1:nx
 for j=1:ny
 for k=0:nshades-1
 if uspread(i,j)==k
 hist(k+1)=hist(k+1)+1;
 end
 end
 end
end
plot(hist);
pollenspreadmat = uint8(uspread);
imwrite(pollenspreadmat, 'pollenspread.jpg');

提前致谢

Answer 1

图中表示，对于介于 A 和 B 之间的任何强度，它们应设置为 C。您所要做的就是修改两个 for 循环，以便对于 A 和 B 之间的任何值，将输出位置设置为 C。我还假设范围是包容性的。您可以简单地删除第一个和最后一个 if 条件并使用中间的条件：

for i = 1:nx
    for j = 1:ny
       if ((u(i,j)>=r1) && (u(i,j)<= r2))
           uspread(i,j) = C;
       end
    end
end

C 是您自己设置的常量。通常对于分割，这个结果非常高，可以区分前景和背景。你这里有一张 uint8 图片，所以 C = 255; 可以。

但是，我建议您实现更加矢量化的解决方案。避免 for 循环并改用 logical 索引：

uspread = u;
uspread(u >= r1 & u <= r2) = C;

将以下变换函数应用于灰度图像的程序

a program to apply the following transformation function to a grayscale image

algorithm

matlab

image

image-processing

grayscale