基于Matlab的频域密度分割和灰度级与彩色变换的伪彩色图像增强

图像增强是数字图像处理领域中的重要任务之一，它旨在改善图像的质量、增强图像的细节以及使图像更适合特定的应用。在本文中，我们将介绍基于Matlab的一种图像增强方法，即基于频域、密度分割和灰度级与彩色变换的伪彩色图像增强方法。

1. 频域图像增强
   频域图像增强是一种通过对图像进行傅里叶变换来增强图像的方法。在Matlab中，我们可以使用fft2函数对图像进行二维离散傅里叶变换（DFT）。傅里叶变换将图像转换到频域，使得我们可以对图像的频谱进行分析和增强。

代码示例：

% 读取原始图像
image = imread('original_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image =