MATLAB图像处理：直方图均衡与对比度增强

"这篇文档是关于MATLAB在图像处理领域常用函数的整理，主要涵盖了图像增强方面的内容，包括直方图均衡化、等灰度值图显示、对比度调整以及直方图均衡化函数的使用方法。" 在MATLAB中进行图像处理时，有几个关键的函数可以帮助我们对图像进行增强和优化。首先，`imhist`函数用于计算和展示图像的色彩直方图，这是理解图像灰度分布的重要工具。通过这个函数，我们可以查看图像的灰度级别分布，并且可以选择不同数量的灰度级进行显示。此外，`imhist`也可以用于索引色图像，配合调色板`map`一起使用。 接着，`imcontour`函数用于绘制图像的等灰度值图，也就是等高线图。它可以按照指定的灰度级数或者用户自定义的等灰度级向量来显示图像的特征，这对于分析图像的层次结构和细节非常有用。 `imadjust`函数则是一个对比度调整工具，它通过直方图变换来改变图像的对比度。这个函数允许我们指定原图像中需要变换的灰度范围，以及变换后的灰度范围，并且可以设置伽马校正参数`gamma`来进一步调整。对于索引色图像，`imadjust`同样能够调整其调色板，以达到增强图像效果的目的。 `histeq`函数是进行直方图均衡化的工具，它能扩展图像的灰度范围，使图像的整体亮度和对比度得到提升。`histeq`不仅可以根据指定的直方图向量进行均衡化，还可以自适应地调整图像的灰度级数。对于索引色图像，它同样提供了一种均衡化其调色板的方法。 噪声处理虽然没有在这段文字中详细展开，但它是图像处理中不可或缺的一部分。在MATLAB中，处理噪声通常涉及到滤波器（如高斯滤波器、中值滤波器）的应用，去噪技术如小波去噪，以及像`wiener2`这样的自适应滤波器函数。这些方法可以有效地减少图像中的椒盐噪声、高斯噪声或者其他类型的随机干扰，从而提高图像的质量。 MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如`imhist`、`imcontour`、`imadjust`和`histeq`等，它们使得在图像增强、对比度调整和直方图均衡化等方面的工作变得简单而高效。这些工具对于图像分析、预处理以及后续的计算机视觉任务至关重要。了解并熟练掌握这些函数，将极大地提升我们在图像处理领域的研究和应用能力。