数字图像灰度级修正实验报告-基于Matlab：灰度变换法与直方图均衡化研究

数字图像处理实验报告-基于Matlab 华东师范大学电子工程系2017.6 实验1：图像灰度级修正 实验目的 本实验旨在掌握常用的图像灰度级修正方法，包括灰度变换法和直方图均衡化，并加深对直方图的理解。通过观察图像的增强效果，对灰度级修正前后的图像进行比较，以更好地理解和应用图像处理技术。 实验内容 1. 编程实现图像的灰度变换，改变图像的输入、输出映射参数范围，包括线性拉伸和反比变换。 2. 修改参数gamma值，即大于、小于、等于1的情况，并观察处理结果。 3. 对图像直方图进行均衡化处理，显示均衡前后的图像及其直方图。 实验代码 ```matlab original=imread('lena.bmp'); linstr=imadjust(original,[0.3 0.7],[0 1]); % 线性拉伸 opposite=imadjust(original,[0 1],[1 0]); % 反比变换 above=imadjust(original,[0 1],[0 1],2); % gamma>1 equal=imadjust(original,[0 1],[0 1],1); % gamma=1 below=imadjust(original,[0 1],[0 1],0.5); % gamma<1 ``` 实验结果 通过对图像进行灰度级修正，可以明显地观察到图像在不同处理参数下的变化。在进行线性拉伸和反比变换时，图像的亮度和对比度都发生了明显的变化，反映出了不同的增强效果。而在改变gamma值时，也可以观察到图像亮度和对比度的不同变化。通过直方图均衡化处理，可以使图像的灰度分布更加均匀，从而改善图像的质量和视觉效果。 结论 本实验通过Matlab对图像进行灰度级修正的处理，实现了图像的亮度和对比度的调整，以及对图像直方图的均衡化处理。通过实验观察和分析，加深了对图像处理方法的理解，并对不同参数下的图像处理效果有了一定的认识。同时，也为后续图像处理和分析技术的学习打下了基础。