mat2gray将矩阵转换为灰度图像

语法

I = mat2gray(A,[amin amax])I = mat2gray(A)

I = mat2gray(A,[amin amax]) 将矩阵转换为包含0（黑色）到1（白色）范围内的值A的灰度图像 I。 amin和amax中的值 A对应于中的0和1 I。小于的值amin被裁剪为0，大于的值 amax被裁剪为1。

I = mat2gray(A) 设置的值amin，并amax在最小和最大值A。

读取图像并显示。

I = imread('rice.png');figureimshow(I)

执行返回数字矩阵的操作。此操作查找边缘。

J = filter2(fspecial('sobel'),I);min_matrix = min(J(:))min_matrix = -779max_matrix = max(J(:))max_matrix = 560

请注意，矩阵的数据类型为double，其值在[0,1]范围之外，包括负值。显示操作结果。因为矩阵的数据范围超出了imshow的默认显示范围，所以每个具有正值的像素都显示为白色，而每个具有负值或零值的像素都显示为黑色。看到米粒的边缘非常具有挑战性。

J = filter2(fspecial('sobel'),I);min_matrix = min(J(:))figureimshow(J)

将矩阵转换为图像。显示图像的最大值和最小值。

K = mat2gray(J);min_image = min(K(:))min_image = 0max_image = max(K(:))max_image = 1

请注意，值仍然是double类型的数据，但是所有值都在[0，1]范围内。显示转换结果。像素显示一系列灰度颜色，这使边缘的位置更加明显。

K = mat2gray(J);min_image = min(K(:))figureimshow(K)

A —输入图像
数值矩阵

输入图像，指定为数字矩阵。

[amin amax]-输入黑白值

2-元素数值向量

输入黑白值，指定为2-元素数字矢量。

I —输出强度图像
数值矩阵

输出强度图像，以数值矩阵形式返回，值在[0，1]范围内。

数据类型：双精度

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