首先，理解并量化图像对比度需要选择一个合适的数学模型或公式进行描述。一种常用的全局图像对比度测量方法为直方图范围法（Full-Range Histogram Method），其基本思想是从图像的整体亮度分布入手，通过比较图像最大值、最小值之间的差值得到：
matlab
% 加载图片，并转化为灰度图像
img = imread('your_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算图像的最大值和最小值
max_gray_level = max(gray_img(:));
min_gray_level = min(gray_img(:));
% 使用上述理论求解对比度
contrast = (max_grayLevel - min_gray_level) / 255;
另一种常见的局部对比度评估方式则是采用归一化的均方梯度(Normalized Gradient Magnitude)，该指标考虑了相邻像素间的差异性：
Matlab
gradient_x = imfilter(double(gray_img), [-1 0; 1 0], 'replicate'); % 水平方向上的梯度
gradient_y = imfilter(double(gray_img), [0;-1;0;1], 'replicate'); % 垂直方向上的梯度
magnitude_gradient = sqrt(gradient_x.^2 + gradient_y.^2); % 合成总的梯度幅值
normalized_magnitude = magnitude_gradient ./ repmat(max(magnitude_gradient(:)), size(gray_img));
average_contrast = mean(normalized_magnitude(:)); % 平均局部对比度
以上代码实现了基于两种不同策略下的图像对比度计算：全域统计法提供了整体明暗层次的变化情况；而局部梯度则揭示出各区域内部细节丰富与否的信息特征。
进一步地，可以结合实际应用场景调整优化这些算法以适应特定需求，例如针对医学影像或者遥感卫星数据等特殊类型的图像可能需选用更专业的对比度评价标准。此外，还可借助于MATLAB内置的各种图像增强工具箱对其进行预处理改善原始图像质量后再次进行对比度测算，以便获得更为准确的结果并对结果开展深度的数据挖掘和性能评测工作。总的来说，运用MATLAB对于提升科研项目中的图像质量和数据分析效率具有显著优势。