图像增强实验：线性对比度与直方图均衡化算法详解

实验1-图像增强算法1主要探讨了空域图像增强中的两种常用方法：线性对比度展宽和直方图均衡化。这些算法旨在提升图像的质量和视觉效果，通过改变图像的对比度和亮度分布。 首先，实验目标包括让学生理解并掌握这两种算法的工作原理及其实现步骤。线性对比度展宽是通过调整图像像素值，使得低灰度区域的像素增加，高灰度区域的像素减少，从而扩大图像的动态范围。该算法的关键代码展示了如何根据给定的阈值fa、fb、ga和gb来计算新的像素值。核心部分是对每个像素进行条件判断，根据其原始灰度值进行线性变换，最后将结果转换为8位无符号整数。 具体实现过程如下： ```matlab function[G]=ContrastWidening(ImPath,fa,fb,ga,gb) %...（略去代码细节） for i=1:m for j=1:n if F(i,j) < fa G(i,j) = (ga/fa)*F(i,j); elseif F(i,j) < fb G(i,j) = ((gb-ga)/(fb-fa))*(F(i,j)-fa) + ga; else G(i,j) = ((255-gb)/(255-fb))*(F(i,j)-fb) + gb; end end end G = uint8(G); end ``` 对于直方图均衡化，这是一种全局调整图像亮度的方法，它通过均匀分布像素值，使得整个图像的灰度级分布更均匀，从而增强图像的对比度。实验中使用`imhisteq`函数实现，核心代码虽然未给出，但通常会涉及到计算灰度图像的直方图，然后根据直方图进行像素值映射，以达到均衡化效果。 总结来说，本实验通过实际操作和代码实现，帮助学生理解了线性对比度展宽和直方图均衡化这两种图像增强技术，增强了他们在处理实际图像时对这些技术的理解和应用能力。同时，这些算法在摄影、计算机视觉、图像处理等领域有着广泛的应用，例如在图像增强、图像复原、目标检测等任务中都有重要作用。