MATLAB图像增强实验：对比度变换与直方图均衡化

"该实验是关于图像增强技术的实践，主要使用MATLAB进行操作，涉及图像的对比度变换、直方图均衡化以及噪声处理。实验目的是理解图像增强的重要性和学习MATLAB中的相关函数，同时涵盖了灰度变换、平滑和锐化的基本算法原理。" 在图像处理领域，图像增强是一种提升图像视觉效果的技术，它主要用于改善图像的质量，突出关键信息，或者使得图像更适合特定的应用需求。在这个实验中，主要涉及了两个关键的MATLAB函数——`imadjust`和`histeq`。 1. `imadjust`函数用于对比度增强。在源程序中，`imadjust(I,[0.3,0.7],[])`将图像`I`的灰度值范围从0.3到0.7映射到0到1之间，从而提高了图像的整体对比度。在实验中，通过`subplot`函数显示了原图像与对比度增强后的图像，便于观察对比度变化的效果。 2. `histeq`函数用于直方图均衡化。直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度的方法，它通过对图像的灰度级分布进行重新映射来扩展图像的动态范围。源程序中，`I2=histeq(I)`对图像`I`进行直方图均衡化，随后使用`imhist`函数绘制了原图像和均衡化后的直方图，展示出灰度级分布的变化。 实验还涵盖了噪声处理部分，包括添加不同类型的噪声（如椒盐噪声和高斯噪声）以及使用滤波器进行平滑处理。`imnoise`函数可以模拟图像中的噪声，例如`imnoise(I,'salt&pepper',0.02)`添加了2%的椒盐噪声，而`imnoise(I,'gaussian',0.02)`则添加了2%的标准差的高斯噪声。之后，使用了均值滤波器和中值滤波器进行图像平滑，以去除噪声，这两种滤波器对于不同类型的噪声有不同的效果，例如均值滤波器对高斯噪声有较好效果，而中值滤波器对椒盐噪声效果更佳。 通过这个实验，学生不仅能理解图像增强的基本概念，还能熟练掌握MATLAB在图像处理方面的应用，包括图像的读取、显示、对比度调整、直方图均衡化以及噪声处理等技术，这对于进一步的图像分析和处理工作具有重要的实践价值。