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1。2 imcontour 函数
功能：显示图像的等灰度值图
格式：imcontour（I；n）；imcontour（I；v）
说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。
1。3 imadjust 函数
功能：通过直方图变换调整对比度
格式：J=imadjust（I；＇low high＇；＇bottom top＇；gamma）
newmap=imadjust（map；＇low high＇；＇bottom top＇；gamma）
说明：J=imadjust（I；＇low high＇；＇bottom top＇；gamma） 其中，gamma 为校正量r，＇low high＇ 为原图像中要变换的灰度范围，＇bottom top＇
指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust（map；＇low high＇；＇bottom top＇；gamma） 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 ＇low high＇ 和
＇bottom top＇ 都为2×3的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。
1。4 histeq 函数
功能：直方图均衡化
格式：J=histeq（I；hgram）
J=histeq（I；n）
＇J；T＇=histeq（I；。。。）
newmap=histeq（X；map；hgram）
newmap=histeq（X；map）
＇new；T＇=histeq（X；。。。）
说明：J=histeq（I；hgram） 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram 。hgram 中的每一个元素
都在 ＇0；1＇ 中；J=histeq（I；n） 指定均衡化后的灰度级数 n ，缺省值为 64；＇J；T＇=histeq（I；。。。） 返回从能将图像 I 的灰度直方图变换成
图像 J 的直方图的变换 T ；newmap=histeq（X；map） 和 ＇new；T＇=histeq（X；。。。） 是针对索引色图像调色板的直方图均衡。
2。 噪声及其噪声的 Matlab 实现
imnoise 函数
格式：J=imnoise（I；type）
J=imnoise（I；type；parameter）
说明：J=imnoise（I；type） 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。
3。 图像滤波的 Matlab 实现
3。1 conv2 函数
功能：计算二维卷积
格式：C=conv2（A；B）
C=conv2（Hcol；Hrow；A）
C=conv2（。。。；'shape'）
说明：对于 C=conv2（A；B） ，conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积，若 ＇Ma；Na＇＝size（A）； ＇Mb；Nb＇=size（B）； 则 size（C）=＇Ma＋Mb…1；Na＋Nb…1＇；
C=conv2（Hcol；Hrow；A） 中，矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2（。。。；'shape'） 用来指定 conv2
返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：
》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；
》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；
valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当 size（A）》size（B） 时，size（C）=＇Ma…Mb＋1；Na…Nb＋1＇
。
3。2 conv 函数
功能：计算多维卷积
格式：与 conv2 函数相同
3。3 filter2函数
功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用
格式：Y=filter2（B；X）
Y=filter2（B；X；'shape'）
说明：对于 Y=filter2（B；X） ，filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波，结果 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大
小与 X 一样；对于 Y=filter2（B；X；'shape'） ，filter2 返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下
：
》full 返回二维相关的全部结果，size（Y）》size（X）；
》same 返回二维互相关结果的中间部分，Y 与 X 大小相同；
》valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有 size（Y）