数字图像处理：直方图均衡化与尺寸调整实战

本资源是一份针对数字图像处理期末考试的题目集，旨在考察学生对于数字图像处理理论的理解和实际操作能力，而非仅仅依赖于MATLAB或OpenCV等高级工具。题目主要集中在两个关键领域： 1. 直方图均衡化： - 题目要求学生手动实现灰度图像的直方图均衡化算法。直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，通过重新分配图像的灰度级分布，使较暗和较亮部分的像素数量更加均匀。学生需要明确理解这个过程，包括如何统计图像中每个灰度级（g）的像素数量h(g)，以及如何根据新的灰度级分布调整图像中的像素值，以生成均衡化的图像J。 实现过程中，学生可能会使用到以下步骤： - 读取灰度图像I，例如使用`imread('a.jpg')`函数。 - 将图像转换为灰度，如`I=rgb2gray(I)`。 - 使用MATLAB内置的`histeq`函数进行直方图均衡化，得到均衡化后的图像J。 - 通过`imshow`函数显示原图和均衡化后的图像，以及对应的直方图对比。 2. 图像尺寸变换（近邻插值）： - 这个部分要求学生设计一个算法来改变图像的尺寸，从M×N缩放为P×Q。这里使用近邻插值是一种简单的方法，它通过选取源像素作为目标像素的近邻值来填充新图像。学生需要根据输入的行和列缩放因子（例如，K1和K2），计算新图像的宽度和高度，然后按照指定的比例复制和插入像素。 代码示例可能包括： - 读取图像I，并获取其尺寸。 - 用户输入行和列缩放因子，如`K1=0.6`表示宽度减小到原尺寸的60%。 - 计算新图像的宽度和高度，如`width=K1*rows`。 - 使用近邻插值的方法，逐行和逐列复制和插入像素，创建新图像J。 通过这些题目，学生不仅需要熟悉基本的图像处理概念，还需要具备编程和算法设计的能力，能够灵活运用所学知识解决实际问题。考试题目的目的是检验学生对诸如亮度变换、像素处理等核心概念的掌握程度，而不仅仅是对软件工具的操作熟练度。