Morphimage MATLAB开发的图像变形灰度函数

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

HW0截止日期为10/24上午8点，需要文件：results/index.md和code/客观的图像文件输入/输出。在MATLAB中进行像素阵列操作，如图像旋转、翻转和灰度处理。使用gray_scale()函数获取强度图像。

这个函数用于对灰度图像进行二值化处理。引入的阈值误差会扩散到相邻像素，遵循Floyd & Steinberg或Stucky两种扩散矩阵之一。

在中，我们介绍了一组函数和脚本，用于从X射线投影数据中计算分割图像。这些脚本通过参数化可变形曲线直接处理数据，实现了图像的精确分割。本方法由达尔、达尔和汉森在2017年的《测量科学与技术》中描述。

在Matlab环境下，开发了一种降低灰度图像亮度的算法，调整图像的视觉效果。该算法通过改变灰度级别来减少图像的亮度，以满足特定视觉需求。

该技术利用角点内的图像及单应矩阵H，将一个图像扭曲到另一个图像上。输入参数包括：frame（变形目标图像）、imgToEmbed（待扭曲图像）、H（单应矩阵）、cornerPts（角点坐标）。输出为warpedImg，即最终扭曲后的图像。使用示例：warpedImg=imwarp(markerImage, imageToEmbed, H, vector1)，其中vector1是均值点的坐标数组。这一技术成功实现了图像之间的精确扭曲。

这段代码简单且有注释，可调整HOG参数。代码用于O. Ludwig、D. Delgado、V. Goncalves和U. Nunes在2009年第12届国际IEEE智能交通系统会议上的工作“可训练的分类器融合方案：行人检测的应用”。如果使用此代码，请引用上述论文。

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和列大小必须是 8 的倍数。 不满足这两个条件，算法结果可能不符合预期。

灰度直方图的计算依据定义，对于大小为MxN的灰度图像f(x,y)，其灰度级别为L（通常L=256），可以通过初始化hist[k]=0; k=0,…,L-1来获得。然后统计每个灰度级别的像素数目，使用Matlab函数imhist()进行实现。