图像增强技术：中值滤波与直方图均衡化

"本资源是一份关于数字图像处理的课程设计报告，主要关注图像增强算法，包括中值滤波和直方图均衡化等技术，并使用C++语言进行实现。报告中提供了具体的代码示例以及处理前后图像的对比。" 在数字图像处理领域，图像增强是一种重要的预处理技术，旨在改善图像的质量，提升其视觉效果，尤其是在存在噪声或者对比度不足的情况下。这个课程设计的目标是通过应用不同的图像增强算法来优化图像，特别是针对含有明显噪声和白点的问题。 1. 图像增强的目的 图像增强的主要目的是提高图像的可读性和视觉吸引力。在给定的案例中，设计的目标是通过中值滤波去除噪声，通过直方图均衡化提升图像的对比度，从而使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。 2. 设计方法 设计方法分为两个主要步骤： - 中值滤波：这是一种非线性的滤波方法，尤其适用于去除椒盐噪声。在提供的代码段`boolFilterMid(IplImage*& image, int k)`中，可以看到采用了滑动窗口策略，窗口大小为边长为`k`的正方形，对每个像素点，选取窗口内像素值的中值作为新的像素值。这种方法可以有效地保护图像边缘，避免了传统线性滤波可能导致的边缘模糊。 - 直方图均衡化：这是一种基于统计的图像增强技术，通过改变像素的灰度级分布，使图像的灰度级分布更均匀，从而提升整体对比度。处理后的图像通常会呈现出更丰富的灰度层次，视觉效果更佳。在报告中，虽然没有提供具体的直方图均衡化代码，但通常会涉及到计算直方图、构造累积分布函数(CDF)并进行灰度映射的过程。 3. 流程与结果展示 报告中提到了处理前后的图像对比，分别展示了中值滤波和直方图均衡化的效果。中值滤波有效地去除了噪声，而直方图均衡化则增强了图像的整体对比度，使图像的亮部和暗部细节更为鲜明。 4. C++实现 课程设计使用C++编程语言实现这些算法，这是计算机视觉和数字图像处理领域常用的语言之一，因为它提供了高效的数据结构和算法库，如OpenCV库，可以方便地进行图像处理操作。 总结来说，这份课程设计涵盖了数字图像处理中的基本图像增强技术，并通过实际的代码实现和图像结果展示了这些技术的有效性。通过学习和实践这样的项目，学生能够深入理解图像处理的基本原理，并掌握如何用编程语言实现这些算法。