灰度调整

Matlab中有一种函数可以根据用户需求调整图片的灰度级，使得原始图片能够生成新的灰度级对应的版本。

图像数字化涉及参数如取样频率（像素个数）和量化级数，对图像质量有重要影响。常见的灰度级调整方法包括灰度变换和直方图均衡化。这些方法可以有效改善图像的视觉质量和信息表达能力。

这是我们学习数字图像处理中基础的灰度操作。这里包括直方图、对比度拉伸、位平面切片、RGB颜色系统、负片、图像翻转等基本操作。这些操作是MATLAB中灰度处理的基础，对于理解图像处理有重要意义。

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

性能调整综述 谁来调整系统？- 数据库管理员（DBA）- 开发人员 什么时候调整？- 性能下降时- 预防性调整 建立有效调整的目标- 确定性能瓶颈- 设定可衡量的目标 在设计和开发时的调整- 使用索引- 优化查询- 避免锁争用

系统调整人员 系统出现性能问题时 提高系统性能，满足业务需求 遵循设计原则，考虑性能影响

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

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。

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

该文件夹包含.m和.fig文件，涵盖了多个自定义函数以及所需的素材图片。