MATLAB实现图像直方图处理与均衡化

"本实验是关于数字图像处理的初步实践，主要关注直方图的处理，包括直方图的绘制和直方图均衡化的应用。实验使用MATLAB环境，通过IPT函数和自编程序来实现。" 在图像处理领域，直方图是一种重要的统计工具，用于描述图像中各个灰度级的分布情况。直方图由一系列垂直柱状图构成，每个柱子的高度代表对应灰度级像素的数量。在给定的实验中，学生被要求理解和掌握图像直方图的概念，以及如何使用MATLAB内置的IPT函数来处理直方图。 首先，实验要求使用IPT函数，如`imread`来读取图像，`imshow`来显示图像，`imhist`来绘制归一化直方图，以及`histeq`来进行直方图均衡化。`imhist`函数可以方便地创建直方图，而`histeq`则能自动对图像进行直方图均衡化处理，提升图像的对比度。直方图均衡化是通过拉伸灰度级分布，使得原本集中在少数灰度级的像素分布到更广阔的范围内，从而提高图像的整体可见性。 其次，实验也挑战学生不使用IPT函数，自行编写代码实现直方图的绘制和均衡化。这要求对MATLAB的基本绘图函数，如`bar`或`stem`有深入理解，以及掌握直方图均衡化的数学原理。直方图均衡化的关键在于计算累积分布函数(CDF)，并使用这个函数将原图像的灰度级映射到新的范围，使得直方图更加均匀。 实验原理部分详细解释了直方图的定义，归一化直方图的计算，以及直方图均衡化的概念。直方图的归一化是通过除以图像像素总数，将每个灰度级的频率转换为概率密度。直方图均衡化则是通过变换函数，将原图像的非均匀分布转换为均匀分布，从而改善图像的视觉效果。 实验结果部分展示了原始图像、均衡化后的图像及其对应的直方图，通过对比证明了使用IPT函数和自编程序得到的结果一致，验证了代码的正确性。 这个实验旨在让学生熟悉图像处理的基本操作，理解直方图在图像分析中的作用，以及掌握直方图均衡化这一重要技术。通过实际操作，学生能够加深对这些理论概念的理解，并提升MATLAB编程能力。