MATLAB图像处理算法：探索图像处理的底层原理

# 1. 图像处理基础

图像处理是一门涉及使用计算机算法从图像中提取、分析和修改信息的技术。它广泛应用于各种领域，包括医学、遥感、工业和科学研究。

图像由像素组成，每个像素表示图像中特定位置的颜色或亮度值。图像处理算法对这些像素进行操作，以增强图像、分割图像中的对象、提取特征并进行其他修改。

图像处理算法的类型包括图像增强算法、图像分割算法和图像特征提取算法。图像增强算法用于改善图像的视觉质量，而图像分割算法用于将图像分割成不同的区域。图像特征提取算法用于从图像中提取有意义的信息，例如边缘和纹理。

# 2. 图像处理算法理论

### 2.1 图像增强算法

图像增强算法旨在改善图像的视觉质量，使其更适合特定应用。这些算法通过调整图像的像素值来实现，从而增强图像中的细节、对比度或其他特征。

**2.1.1 直方图均衡化**

直方图均衡化是一种图像增强技术，它通过将图像的直方图分布均匀化来提高图像的对比度。直方图显示了图像中每个灰度级的像素数量。通过将直方图均衡化，可以使图像中所有灰度级的像素数量更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 计算图像直方图
histogram = imhist(I);

% 执行直方图均衡化
J = histeq(I);

% 显示原始图像和增强后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(J);
title('直方图均衡化后的图像');

**逻辑分析：**

* `imread()` 函数读取图像并将其存储在变量 `I` 中。
* `imhist()` 函数计算图像的直方图并将其存储在变量 `histogram` 中。
* `histeq()` 函数执行直方图均衡化并将其存储在变量 `J` 中。
* `imshow()` 函数显示原始图像和增强后的图像。

**参数说明：**

* `I`: 输入图像。
* `histogram`: 图像的直方图。
* `J`: 直方图均衡化后的图像。

**2.1.2 对比度拉伸**

对比度拉伸是一种图像增强技术，它通过调整图像中像素值的范围来提高图像的对比度。通过将像素值的范围拉伸到更大的范围，可以增强图像中的细节和对比度。

% 读取图像
I = imread('ima