如何利用MATLAB提高医学图像的空间分辨率和亮度分辨率？请提供具体的代码示例。

在医学图像处理中，提高空间分辨率和亮度分辨率是提升图像质量和诊断准确性的关键步骤。利用MATLAB进行这些操作，你可以通过特定的算法和技术来优化图像的这两个方面。空间分辨率的提高通常涉及到插值技术，比如双线性、双三次插值等，这些技术可以在不增加像素数量的情况下，增强图像的细节表现。而亮度分辨率的提高则可以通过直方图均衡化等方法来增强图像的对比度，使图像的亮度层次更加分明。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：空间分辨率与亮度分辨率解析](https://wenku.csdn.net/doc/4rponmzn3j?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来谈谈如何提高空间分辨率。以下是一个使用MATLAB进行双三次插值提高空间分辨率的代码示例：

    % 读取原始医学图像
    medical_img = imread('medical_image.png');

    % 获取原始图像的尺寸
    [rows, cols, channels] = size(medical_img);

    % 使用双三次插值放大图像，假设我们希望将图像放大到原来的两倍
    new_size = [rows*2, cols*2];
    high_res_img = imresize(medical_img, new_size, 'cubic');

    % 显示原始图像和高分辨率图像进行比较
    figure;
    subplot(1, 2, 1); imshow(medical_img); title('Original Image');
    subplot(1, 2, 2); imshow(high_res_img); title('High Resolution Image');

接下来，我们来看如何通过直方图均衡化来提高亮度分辨率。以下是一个使用MATLAB进行直方图均衡化的代码示例：

    % 读取原始医学图像
    medical_img = imread('medical_image.png');

    % 对图像进行直方图均衡化处理
    enhanced_img = histeq(medical_img);

    % 显示原始图像和处理后的图像进行比较
    figure;
    subplot(1, 2, 1); imshow(medical_img); title('Original Image');
    subplot(1, 2, 2); imshow(enhanced_img); title('Contrast Enhanced Image');

在上述代码中，`imresize`函数用于调整图像尺寸，其中的参数指定了插值方法和目标尺寸。而`histeq`函数则用于图像的直方图均衡化，增强图像的亮度对比度。通过这种方式，医学图像的细节和对比度都得到了显著提升，有助于医生更好地识别和分析图像中的细节。

为了更深入理解这些概念和技术，并在实践中有效应用，推荐学习《MATLAB图像处理：空间分辨率与亮度分辨率解析》这份资料。它不仅提供了理论解析，还包括了实际操作和示例代码，是医学图像处理领域不可多得的参考资料。

参考资源链接：[MATLAB图像处理：空间分辨率与亮度分辨率解析](https://wenku.csdn.net/doc/4rponmzn3j?spm=1055.2569.3001.10343)