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Matlab中的伽马变换应用于图像处理中的对比度调节是一种常见方法。通过分析灰度直方图可看出原始图像的亮度过高，图像显得过于明亮。为此，我们采用伽马变换（Gamma Adjustment）来降低图像亮度，提高对比度。伽马变换是一种非线性变换，常用于对图像亮度进行调整。选择伽马值大于1的变换，可以有效地降低图像的整体亮度，从而增强图像的对比度。

在本次实验中，我们通过对不同伽马值的应用来观察对图像对比度的影响。图像的输入和预处理步骤如下：

随后，我们通过灰度直方图和对比图像来展示不同伽马值对图像亮度和对比度的影响。具体展示如下：

• 伽马值1.2：图像亮度稍微降低，但整体对比度有所提升。
• 伽马值1.4：亮度降低幅度增大，对比度进一步提高。
• 伽马值1.6：亮度调整显著，图像细节更加清晰，对比度更优。
• 伽马值1.8：亮度调整到适当范围，图像对比度达到较好的平衡状态。
• 伽马值2.0：亮度调整较大，图像整体对比度较高，但细节表现可能稍逊。

通过对比不同伽马值处理后的图像，可以清晰地看到伽马变换对图像对比度调节的实际效果。选择合适的伽马值对于提高图像质量至关重要，需要根据具体图像特性进行调整。