MATLAB实现图像增强：空间域滤波与锐化

"这篇资源是关于使用MATLAB进行图像增强的代码示例，包括空间域滤波中的噪声添加、图像平滑（均值滤波和中值滤波）以及图像锐化滤波。代码适用于理解和实践图像处理的基本操作，特别适合初学者。" 在图像处理领域，图像增强是一种提升图像质量的技术，它可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩或结构来优化图像的视觉效果。MATLAB是一个强大的数学计算和可视化工具，也提供了丰富的图像处理函数，使得图像增强变得简单易行。 1. **空间域滤波**：在图像处理中，空间域滤波是一种直接对像素进行操作的方法。在这个实验中，首先通过`imnoise`函数添加了椒盐噪声，模拟实际图像中可能出现的噪声污染。接着，使用了两种不同的平滑滤波方法： - **均值滤波**：通过`filter2`和`fspecial`函数，分别用3x3、5x5和7x7的平均滤波模板对噪声图像进行处理，以消除噪声。均值滤波可以平滑图像，但可能降低图像细节。 - **中值滤波**：`medfilt2`函数实现了3x3的中值滤波，同时使用`ordfilt2`函数进行相同操作。中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果，因为它不考虑像素的平均值，而是选择邻域内的中值，更有利于保护边缘。 2. **图像锐化滤波**：锐化滤波通常用于突出图像的边缘和细节，使其看起来更加清晰。实验中虽然没有具体代码展示，但MATLAB提供了如Laplacian、Sobel等滤波器进行图像锐化，它们通过对图像进行微分运算来增强边缘。 3. **灰度变换**：这部分涉及图像的亮度和对比度调整。`imadjust`函数可用于实现灰度变换，例如将特定灰度范围映射到新的范围，这里的目标是将0.5到0.75的灰度级扩展到[0, 1]，并创建负片图像。`imhist`函数用于绘制图像的直方图，直观展示图像的灰度分布。 这些基本的图像处理操作是图像分析、识别和处理的基础，掌握这些技能可以帮助理解更复杂的图像算法和应用，如图像分割、特征提取、目标检测等。通过实践这些MATLAB代码，可以深入理解图像增强的概念和技术，并为后续的图像处理学习打下坚实基础。