数字图像处理实验：空间域增强与直方图均衡化

资源摘要信息:"实验四_数字图像空间域增强_自己的数字图像处理作业" 一、实验目的 本实验旨在通过Matlab编程，实现数字图像的空间域增强，具体通过以下步骤进行： - 绘制图像的灰度直方图 - 使用imadjust函数调整图像灰度值至[0, 1]区间 - 对图像进行直方图均衡化处理 - 对图像进行分段线性变换处理 二、知识点详解 1. 灰度直方图 灰度直方图是一种图像的统计表征方法，它可以展示一幅图像中各个灰度级所对应的像素数目。直方图的横轴表示灰度级，纵轴表示具有相应灰度级的像素的数量。通过对灰度直方图的分析，可以得到图像的亮度、对比度等重要特征信息。在数字图像处理中，绘制灰度直方图是分析和处理图像的重要工具。 2. imadjust函数 imadjust函数在Matlab中用于调整图像的灰度级范围。它将输入图像的灰度级映射到新的范围，通常是从[0,1]的范围，也可以是其他指定的范围。通过imadjust函数，可以实现图像的线性对比度增强，即将图像的灰度级压缩或扩展到[0,1]区间，从而达到增强图像对比度的效果。这一操作对于改善图像的视觉效果十分有用。 3. 灰度直方图均衡化 直方图均衡化是一种常用的空间域灰度变换技术，用于增强图像的全局对比度，特别是当图像的有用数据被压缩到灰度级的一小段内时。通过这种技术，图像的灰度级分布将被拉伸，使得图像的灰度级均匀分布在整个范围。直方图均衡化通过计算累积分布函数（CDF）并将其作为新的灰度映射来实现。这种处理可以改善图像的总体视觉效果，使图像更加鲜明。 4. 分段线性变换 分段线性变换是一种自定义的灰度变换方法，可以对不同的灰度范围应用不同的线性变换函数。这种方法允许用户根据特定的需求定制图像的对比度增强方式。例如，可以设计一个分段线性变换，其中暗区域的灰度级被压缩，亮区域的灰度级被扩展，从而使图像中的细节更加清晰可见。分段线性变换是一种灵活的图像处理手段，可以用于解决图像中特定的对比度问题。 三、实验步骤及代码实现概述 a. 绘制灰度直方图及使用imadjust函数调整灰度值 首先，需要使用Matlab内置函数读取图像，并获取其灰度直方图。然后，利用imadjust函数将图像的灰度值线性映射到[0,1]区间。这个过程中，需要记录原始图像与调整后图像的变化，并比较两者的灰度直方图有何不同。 b. 进行直方图均衡化处理 接下来，使用Matlab中的histeq函数或自定义直方图均衡化算法对图像进行处理。处理后，将均衡化后的图像与原图进行视觉对比，并分析其灰度直方图的特点。 c. 实施分段线性变换 最后，编写或调用分段线性变换函数，根据图像的特点，设计一个分段线性变换方案。将设计的变换应用到图像上，并观察与直方图均衡化处理后图像的异同。 四、实验总结 通过本次实验，学生应掌握数字图像处理中空间域增强的基本概念和方法，学会使用Matlab进行图像增强操作。实验不仅加深了对灰度直方图、对比度调整、直方图均衡化和分段线性变换的理解，而且也提高了学生的编程能力和图像处理的实践技能。通过对不同图像增强技术的比较分析，学生能够更好地理解它们各自的应用场景和优缺点，为进一步的图像处理学习和研究打下坚实的基础。