MATLAB实现图像直方图均衡化与去噪

"蒲尧201630258438的作业31，涉及直方图规定化处理和图像去噪" 在本次作业中，主要探讨了两个核心概念：直方图均衡化和多幅图像平均去高斯白噪声。首先，我们来看直方图规定化处理。 直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，它通过改变图像像素的灰度级分布来扩大图像的动态范围。在给定的描述中，给出了一个8级灰度的原图像直方图，每个灰度级的概率分别为：0.19, 0.25, 0.21, 0.16, 0.08, 0.06, 0.03, 0.02。接着，对这些概率进行了规定化处理，使得新的灰度级概率分布为：0.15, 0.20, 0.30, 0.20, 0.15。这个过程可以增加图像中不同灰度级别的区分度，提高视觉效果。 直方图均衡化的步骤通常包括： 1. 计算原图像的灰度级概率分布。 2. 计算累积分布函数(CDF)，即将每个灰度级的概率累加。 3. 将CDF映射到新的灰度级范围，得到量化后的灰度级。 4. 更新图像的每个像素值，使其对应于新的灰度级。 在MATLAB中，可以使用以下步骤实现直方图均衡化： 1. 读取图像数据和对应的概率分布。 2. 计算累积分布函数sk。 3. 量化灰度级，得到新的灰度级分布sq。 4. 重新分配像素值，得到均衡化后的图像。 接下来是图像去高斯白噪声，这里提到的是通过多幅图像的平均方法来减小高斯噪声的影响。高斯噪声是一种常见的图像噪声，其概率密度函数遵循高斯分布。在实际应用中，可以对多张同样受到高斯噪声污染的图像进行平均，由于噪声通常是随机的，多次平均可以有效地削弱噪声，提高图像质量。 在MATLAB中，可以采取以下步骤实现多幅图像平均去高斯白噪声： 1. 读取多幅图像，并对它们进行预处理（如归一化）。 2. 将每幅图像的像素值进行平均。 3. 将平均结果作为去噪后的图像。 这个作业涵盖了图像处理中的重要技术，包括直方图均衡化用于增强图像对比度和多幅图像平均法用于去高斯白噪声，都是在实际图像分析和处理中常用的方法。通过MATLAB编程，学生可以更好地理解和掌握这些概念及其应用。