Matlab 的多种灰度归一化方法代码演示（可以直接运行）

待我称王封你为后i 2022-08-31 05:00 142阅读 0赞

有时候我们需要对一张灰度范围小的 图像进行灰度归一化至\[0,1\]或\[0,255\]。

关于代码中 [min(min(img))和max(max(img))的解释：][min_min_img_max_max_img]  
关于代码中 [归一化的数学原理见博客：][Link 1]

===========================================================  
测试结果：  
[原图][Link 2]：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
第一种方法：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
第二种方法：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
第三种方法：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

============================================================

## 对灰度归一化的方法主要有三种 ##

### 第一种：归一化至\[0,255\]，编写算法实现 ###

代码：

%% 读取原图像
    oriImage = imread('luoxuan.jpg');
    grayImage = rgb2gray(oriImage);
    figure;
    subplot(121);
    imshow(grayImage);
    title('grayImage');
    
    %% 计算灰度
    originalMinValue = double(min(min(grayImage)));
    originalMaxValue = double(max(max(grayImage)));
    originalRange = originalMaxValue-originalMinValue;
    
    %% 归一化为[0 255]
    desiredMin = 0;    %想要的最小灰度 
    desiredMax = 255;  %想要的最大灰度
    desiredRange=desiredMax-desiredMin;
    dblImageS255=desiredRange*(double(grayImage)-originalMinValue)/originalRange+desiredMin;
    subplot(122);
    imshow(uint8(dblImageS255));
    imwrite(uint8(dblImageS255),'25_2.jpg')
    title('dblImageS255');

运行结果为：  
![在这里插入图片描述][9424e1ac7ae94c3e8214e5378a50d723.png]

### 第二种：归一化至\[0,1\]，编写算法实现 ###

代码：

%% 读取原图像
    oriImage = imread('luoxuan.jpg');
    grayImage = rgb2gray(oriImage);
    figure;
    subplot(121);
    imshow(grayImage);
    title('grayImage');
    
    %% 计算灰度
    originalMinValue = double(min(min(grayImage)));
    originalMaxValue = double(max(max(grayImage)));
    originalRange = originalMaxValue-originalMinValue;
    
    %% 归一化为[0 1]
    desiredMin = 0;     %想要的最小灰度
    desiredMax = 1;     %想要的最大灰度
    desiredRange=desiredMax-desiredMin;
    dblImageS1=desiredRange*(double(grayImage)-originalMinValue)/originalRange+desiredMin;
    % figure;
    subplot(122);
    imshow(dblImageS1);
    imwrite(uint8(dblImageS255),'25_2.jpg')
    title('dblImageS-01');

运行结果为：  
![在这里插入图片描述][a3c70658f495431fbf914cf7aac3615f.png]

### 第三种：调用matlab函数实现 ###

代码：

%% 读取原图像
    oriImage = imread('luoxuan.jpg');
    grayImage = rgb2gray(oriImage);
    figure;
    subplot(121);
    imshow(grayImage);
    title('grayImage');
    
    %% 计算灰度
    originalMinValue = double(min(min(grayImage)));
    originalMaxValue = double(max(max(grayImage)));
    originalRange = originalMaxValue-originalMinValue;
    
    %% 调用matlab的函数实现归一化
    img3 = mat2gray(oriImage);
    subplot(122);
    imshow(img3);
    imwrite(img3 ,'25_2.jpg')
    title('dblImageS-matlab');

运行结果为：  
![在这里插入图片描述][29730af114664ffe932b419edbe2bce9.png]

## 最终代码： ##

%% 读取原图像
    oriImage = imread('luoxuan.jpg');
    grayImage = rgb2gray(oriImage);
    figure;
    imshow(grayImage);
    title('grayImage');
    
    %% 计算灰度
    originalMinValue = double(min(min(grayImage)));
    originalMaxValue = double(max(max(grayImage)));
    originalRange = originalMaxValue-originalMinValue;
    
    %% 归一化为[0 255]
    desiredMin = 0;    %想要的最小灰度 
    desiredMax = 255;  %想要的最大灰度
    desiredRange=desiredMax-desiredMin;
    dblImageS255=desiredRange*(double(grayImage)-originalMinValue)/originalRange+desiredMin;
    figure;
    imshow(uint8(dblImageS255));
    imwrite(uint8(dblImageS255),'25_2.jpg')
    title('dblImageS255');
    
    %% 归一化为[0 1]
    desiredMin = 0;     %想要的最小灰度
    desiredMax = 1;     %想要的最大灰度
    desiredRange=desiredMax-desiredMin;
    dblImageS1=desiredRange*(double(grayImage)-originalMinValue)/originalRange+desiredMin;
    figure;
     imshow(dblImageS1);
    imwrite(uint8(dblImageS255),'25_2.jpg')
    title('dblImageS-01');
    
    %% 调用matlab的函数实现归一化
    img3 = mat2gray(oriImage);
    figure;
    imshow(img3);
    imwrite(img3 ,'25_2.jpg')
    title('dblImageS-matlab');```

### 参考文献 ###

\[1\] https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/61426650  
========END

[min_min_img_max_max_img]: https://blog.csdn.net/guangwulv/article/details/119025053
[Link 1]: https://blog.csdn.net/guangwulv/article/details/119026415
[Link 2]: https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/61426650
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/a8f8185bf22b4744bfbcda7127e36a4e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/2c02363244714c23a2ca5ea10b12c5dd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/9645fcb6daad42d6958838fd54020162.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/b4fb9a3375ff470c9ecee95c083e1c87.png
[9424e1ac7ae94c3e8214e5378a50d723.png]: /images/20220829/18502d6bc74d4bd4bf94fb8fb62ac3d0.png
[a3c70658f495431fbf914cf7aac3615f.png]: /images/20220829/d3e6b5f6c8884df5b6a62ad362977be1.png
[29730af114664ffe932b419edbe2bce9.png]: /images/20220829/65400ac49c4442e7a4e488655cff4318.png