此博客旨在记录自学过程，文中代码均为MATLAB。
1.亮度变换函数
1.1函数imadjust
g = imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
函数作用为：将f中low_in到high_in 之间的值映射到 g中low_out 到 high_out之间，其中，输入图像应为uint8 uint16 double类。gamma为映射后的曲线类型。gamma<1 斜率递减曲线 gamma=1 直线 gamma>1 斜率递增曲线
函数输出的值均为0到1之间。若为uint8类，则255恢复原值；若为uint16，则65535恢复原值。
应用
（1）亮度翻转
g = imadjust(f,[0 1],[1,0])
（2）突出感兴趣带
g = imadjust(f,[0.5,0.75],[0,1])
将0.5到0.75区间映射到整个区间。
1.2 对数和对比度拉伸变换
g = c*log(1 + double(f))
应用
（1）压缩动态范围
g = im2uint8(mat2gray(log(1 + double(f)))))
傅里叶频谱范围为[0 10^6]或者更高。当其显示于已经线性缩放至8比特的监视器上时，高值部分占优，从而导致频谱中低亮度值的可视细节丢失。通过计算对数，10的六次方左右的动态范围会降至14左右，便于操作。
2. 直方图处理与函数绘图
2.1 生成并绘制图像的直方图
常用：imhist
h = imhist(f,b)
imshow(h)
#或者直接 imhist(f,b)
b为灰度级数，默认为256.（uint8有256 uint16有65536）
其他常用：
bar(horz,v,width) #绘制条形图
stem(horz,h1,'fill') #绘制散点图
plot()
2.2 直方图均衡化（增强对比度）
g = histeq(f)
imhist(g)
3.3 直方图规定化
g = histeq(f,hgram) #hgram为给定直方图
imhist(g)
3.空间滤波
3.1 线性空间滤波
矩阵卷积运算：https://blog.csdn.net/qq_32846595/article/details/79053277
此处参考 @寰宇的行者
g = imfilter(f,w,'filtering_mode','boundary_options','size_options')
f是输入图像，w是滤波掩模（模板矩阵），filtering_mode为滤波类型（相关：‘corr’ 卷积：‘conv’)，boundary_options为边界选项（P，replicate，symmetric，circular 详见MATLAB工具箱），size_options（大小选项 full：与被扩展图像大小相同 same：与输入图像大小相同）
3.2 非线性空间滤波
处理方法同线性滤波（沿中心移位）
处理函数：nlfilter()与colfilt() 见matlab文件
4.常用滤波器函数
4.1 线性空间滤波器
用如下代码来生成滤波掩模w的函数fspecial（）
w = fspecial('type',parameters)
type表示滤波器类型，parameters进一步定义了指定滤波器（详见MATLAB help）
4.2 非线性空间滤波器
最常用函数如下，该函数生成一个排序滤波器：
g = ordfilt2(f,order,domain)
最常用的排序滤波器为中值滤波器，生成函数如下：
g = ordfilt2(f,median(1:m*n),ones(m,n))
其中，median计算1：m*n的中值。
实际应用中，提供了一个二维中值滤波器：
g = medfilt2(f,{m,n},padopt)
[m,n]定义一个邻域，中值就在该邻域计算；padopt指定了三个可能的边界填充选项：
‘zeros’（默认值）
‘symmetric’（f按照镜像翻转的方式对称地沿其边界扩展。默认方式可能会产生黑色边界效应，即边界出现黑色斑点，用此选项可能能消除。）
‘indexed’（若f是double类，则用1填充，否则用0填充）