Matlab图像处理：直方图均衡化与高斯滤波应用

资源摘要信息:"图像处理实验指导" 1. 图像读入与直方图绘制 在本实验中，首先需要读取名为"pollen.jpg"的图像文件。读取后，接下来需要分别完成两部分任务，其一是手动编写代码绘制直方图，其二是使用MATLAB内置函数imhist来完成相同的任务。 - 直方图绘制是图像分析中的一个基本步骤，它能反映图像的像素分布情况。直方图是一个图表，横轴代表像素值，纵轴代表该像素值出现的频率。在MATLAB中，imhist函数可以直接生成直方图。 - 直方图均衡化是图像处理中常用的一种改善图像对比度的技术，通过拉伸图像的直方图使其更好地填充整个可能的动态范围。在实验中，需要实现直方图均衡化后的图像，并使用imhist和histeq函数来绘制变化后的直方图。 2. 平滑空间滤波器 平滑滤波器通常用于去除噪声，均值滤波器和高斯滤波器是最常见的两种类型。 - 均值滤波器是一种简单的平滑滤波器，它将邻域内所有像素的均值作为输出像素的值，常见的实现方式是使用一个滑动窗口。实验要求使用不同大小的均值滤波器模板（3x3、5x5、9x9、15x15、35x35）对图像"a.tiff"进行平滑处理，并显示原图和平滑后的结果。 - 当图像被均值滤波器处理时，边界处的像素无法使用完整的模板进行计算，因此需要对边界进行某种形式的扩展或填充。实验中指定使用边界重复的策略来处理图像边缘。 - Gaussian滤波器是一种考虑像素邻域空间分布的加权平均滤波器，其权重由二维高斯函数决定。实验要求自定义两个Gaussian滤波器，分别使用σ（标准差）为1和2，且分别对应5x5和11x11的核大小。然后使用这些滤波器对图像"a.tiff"进行平滑处理，并指定使用边界重复填充方式。 - 在实验中，还需利用MATLAB内置函数fspecial创建滤波器，imfilter来应用滤波器。这些函数大大简化了滤波器的设计和应用过程，并允许对图像进行复杂的处理操作。 总结上述实验内容，实验的目标是让学习者掌握图像读取、直方图绘制、直方图均衡化以及平滑滤波器（均值滤波和高斯滤波）的应用。这些技能对于数字图像处理至关重要，因为它们是图像预处理、改善图像质量以及特征提取等高级图像处理技术的基础。通过这些基础的练习，可以进一步深入学习图像增强、边缘检测、图像分割、模式识别等高级主题。