一、引言
在利用MATLAB进行图像处理程序编写中，imadjust、histeq、title、imshow以及figure等函数经常被综合运用于图像处理与可视化工作。以下是一个具体的示例，它详细展示了如何运用这些函数来进行图像显示、调整图像对比度、进行直方图均衡化，并将处理前后的图像及其相关信息（图像的灰度平均值、最大值和最小值和灰度直方图）清晰地展示出来。
二、程序
clear all;
close all;
clc;
I=imread('pout.tif');
%imshow(I);
%figure,imhist(I);
%figure,imshow(I,[]);%等价于imshow(I,[min(I(:)),max(I(:))]);%图像的显示得到增强
figure('Name','imshow使用','Numbertitle','off');
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始图像-imshow(I)');
subplot(1,2,2),imshow(I,[]),title('原始图像-imshow(I,[])');
Imax=max(I(:));
Imin=min(I(:));
ImeanValue=mean2(I);%计算原始图像的灰度均值
disp('原始图像灰度最小值是')
Imin
disp('原始图像灰度最大值是')
Imax
disp('原始图像灰度均值是')
ImeanValue
Iadjust=imadjust(I);%对比度拉伸
%figure,imshow(Iadjust);
IadjustMax=max(Iadjust(:));
IadjustMin=min(Iadjust(:));
IadjustMV=mean2(Iadjust);%计算对比度调节后图像灰度均值
disp('对比度调节后图像灰度最小值是')
IadjustMin
disp('对比度调节后图像灰度最大值是')
IadjustMax
disp('对比度调节后图像灰度均值是')
IadjustMV
Ihisteq=histeq(I);%直方图均衡化
IhisteqMax=max(Ihisteq(:));
IhisteqMin=min(Ihisteq(:));
IhisteqMV=mean2(Ihisteq);%计算直方图均衡化后图像灰度均值
disp('直方图均衡化后图像灰度最小值是')
IhisteqMin
disp('直方图均衡化后图像灰度最大值是')
IhisteqMax
disp('直方图均衡化后图像灰度均值是')
IhisteqMV
% ...（前面的代码维持原样）
figure('Name','不同图像处理方法的对比分析','Numbertitle','off');
subplot(3,2,1), imshow(I), title(['原始图像 均值: ', num2str(ImeanValue), '最小值: ', num2str(Imin), ', 最大值: ', num2str(Imax)]);
subplot(3,2,2), imhist(I), title('原始图像的灰度直方图');
subplot(3,2,3), imshow(Iadjust), title(['imadjust图像 均值: ', num2str(IadjustMV), '最小值: ', num2str(IadjustMin), ', 最大值: ', num2str(IadjustMax)]);
subplot(3,2,4), imhist(Iadjust), title('对比度调节后图像的灰度直方图');
subplot(3,2,5), imshow(Ihisteq), title(['histeq图像 均值: ', num2str(IhisteqMV), '最小值: ', num2str(IhisteqMin), ', 最大值: ', num2str(IhisteqMax)]);
subplot(3,2,6), imhist(Ihisteq), title('直方图均衡化后图像的灰度直方图');
三、主要运行结果
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