数字图像处理：直方图均衡化与空间域滤波

"图像处理的相关程序" 在数字图像处理领域，图像的输入、输出、存储以及各种处理技术是至关重要的。这段代码示例涵盖了这些基础知识，包括图像直方图的显示和均衡化，以及空间域的平滑滤波，特别是通过均值滤波器去除图像噪声。 1. 图像的输入、输出及存储 - 使用`imread`函数读取图像文件，如`imread('D:\lena.bmp')`读取名为'lena.bmp'的图像。 - `imshow`函数用于显示图像，例如`imshow(F)`展示变量F存储的图像。 - `imwrite`函数将图像保存到指定位置，如`imwrite(F,'D:\课件\数组图像处理\图1')`将图像F保存为新的文件。 2. 图像直方图显示与均衡化 - `imhist`函数用于绘制图像的直方图，如`imhist(F)`显示图像F的直方图。 - `histeq`函数执行直方图均衡化，通过拉伸图像的对比度，如`J=histeq(F)`对图像F进行均衡化处理。 - 直方图均衡化能有效地改善图像的整体亮度和对比度，尤其对于低对比度图像。 3. 空间域处理：图像滤波 - 图像滤波通常用于消除噪声或平滑图像。这里展示了如何使用均值滤波器进行这一操作。 - `imnoise`函数用于添加高斯噪声，例如`F=imnoise(F,'gaussian',0,0.05)`在图像F上添加均值为0、方差为0.05的高斯噪声。 - `imfilter`函数结合自定义的滤波模板（如均值滤波模板`ones(3,3)/9`，`ones(5,5)/25`，`ones(7,7)/49`）进行滤波操作，如`H1=imfilter(F,G1)`对F应用3x3的均值滤波器。 均值滤波是一种简单的平滑方法，通过计算邻域内像素的平均值来替换中心像素的值。较大的滤波模板可以更有效地平滑图像，但可能会抹掉图像的细节。较小的模板则相对保留更多细节，但可能无法有效去除噪声。在这个例子中，分别使用3x3、5x5、7x7的均值滤波器展示了不同大小滤波器对噪声图像的影响。 总结来说，这段代码演示了数字图像处理的基本流程，从读取图像、显示直方图、到使用空间域滤波进行图像去噪，这些都是图像处理领域的核心概念和技术。通过理解并实践这些代码，可以深入理解图像处理的基本原理，并为进一步的图像分析和增强奠定基础。