Matlab中的数字图像灰度变换实验

"本资源是关于数字图像处理的实验报告，主要涉及图像灰度变换，使用MATLAB软件进行操作，包括图像的读取、显示、保存以及一系列的图像处理函数，如亮度变换、直方图均衡化、空间滤波和图像复原等。实验中通过设计不同的灰度变换函数来改变图像的视觉效果，并应用到具体图像上，如Fig3.10(b).jpg和Fig3.08(a).jpg。" 在数字图像处理中，图像的灰度变换是一项基本且重要的技术，它可以改变图像的整体亮度、对比度，甚至可以用于图像增强和降噪。实验中提到了几种不同的灰度变换方法，这些方法通过定义特定的映射函数来调整图像的灰度级，从而改变图像的视觉表现。 1. 亮度变换：使用`imadjust`函数，可以根据输入和输出的灰度范围重新映射图像的灰度值，以增加或减少图像的整体亮度。例如，将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，超出范围的值会被截断为0。 2. 直方图均衡化：`histeq`函数通过对图像的灰度直方图进行操作，使图像的灰度分布更均匀，从而增强图像的对比度。新的灰度级数可以通过newlevel参数指定。 3. 空间滤波：通过`fspecial`函数创建滤波器并结合`imfilter`函数应用到图像上，可以实现平滑（低通滤波）和锐化（高通滤波）效果，模拟Photoshop中的各种滤镜功能。 4. 图像复原：实验中提到了Lucy-Richardson算法（`deconvlucy`），这是一种常用的图像去模糊和降噪方法，尤其适用于处理由已知点扩散函数（PSF）引起的图像模糊。 实验步骤中，学生被要求使用MATLAB进行以下操作： - 读取图像使用`imread`函数，支持多种常见图像格式。 - 使用自定义的灰度变换函数`T1`和`T2`处理图像，改变图像的灰度分布。 - 应用`imadjust`函数进行指数型灰度变换，例如s=r^0.6、s=r^0.4和s=r^0.3，以改变图像的对比度。 - 最后，通过显示处理后的图像观察并分析效果。 通过这些实验步骤，学生可以深入理解数字图像处理的基本原理，掌握MATLAB在图像处理中的应用，并对不同灰度变换方法对图像视觉效果的影响有直观认识。