【实验内容】 1. 利用 Matlab 对标准测试图像和自建图像进行直方图统计，和熵统计。 2. 对给定图像和自建进行灰度变换对比度增强、直方图均衡化。 3. 利用 Matlab 对标准测试图像和自建图像进行加噪处理，对含噪声图像进行 均值滤波、中值滤波和高斯滤波、双边滤波处理。最后给出实验代码

好的，以下是根据您的要求编写的MATLAB代码，用于完成数字图像处理实验：

直方图统计和熵统计：

% 读取图片
img = imread('lena.jpg');

% 图像灰度化
gray_img = rgb2gray(img);

% 直方图统计
hist = imhist(gray_img);

% 熵统计
entropy = entropy(gray_img);

灰度变换和对比度增强：

% 灰度变换
gray_img2 = imadjust(gray_img, [0 1], [0.3 0.7]);

% 对比度增强
gray_img3 = histeq(gray_img);

加噪处理和滤波处理：

% 添加高斯噪声
noise_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 均值滤波
mean_img = imfilter(noise_img, fspecial('average'));

% 中值滤波
median_img = medfilt2(noise_img);

% 高斯滤波
gaussian_img = imgaussfilt(noise_img);

% 双边滤波
bilateral_img = imbilatfilt(noise_img);

希望这些代码对您有所帮助，但请注意，这些代码只是一个示例，您需要根据实际情况进行修改和调整，以确保代码能够正常运行。