图像处理实战：数字图像增强与滤波技术

"该资源包含了一系列关于数字图像处理的程序示例，主要涉及图像增强和滤波器的应用。" 在数字图像处理中，图像增强是一种常见的技术，旨在改善图像的视觉效果，突出某些特征或者增强特定区域的细节。在这个程序集中，我们可以看到几个关键的图像增强方法： 1. **等高线图** (imcontour): `imcontour` 函数用于绘制图像的等高线，这对于理解图像的灰度变化非常有用。它只适用于二维图像，可以帮助我们观察图像的层次结构。 2. **直方图均衡化** (imadjust): `imadjust` 可以调整图像的灰度直方图，使图像的亮部和暗部细节更加明显。例如，在代码中，通过设置输入和输出灰度范围，以及伽玛校正值，实现了对'peppers.png'图像的增强。 3. **对数变换** : 对数变换常用于处理图像的动态范围，通过扩展低灰度值和压缩高灰度值来改善图像的可见性。在示例中，对'lena3.bmp'进行对数变换后，图像的低灰度细节得到了增强。 4. **Gamma校正** : Gamma校正是一种非线性变换，可以改变图像的亮度和对比度。在代码中，`imadjust` 函数用于实现这一操作，参数0.5表示降低了图像的亮度。 5. **去相关拉伸** (decorrstretch): 去相关拉伸是多光谱图像处理中的一个方法，用于减少不同波段之间的相关性，提高图像的可解析性。这里使用`decorrstretch`函数处理了'littlecoriver.lan'这个多光谱图像。 6. **空间域滤波** : 这部分代码演示了如何使用滤波器处理图像噪声。例如，使用平滑滤波器（如`imfilter`中的均值滤波器）来去除'lena3.bmp'图像中的椒盐噪声，然后应用Wiener滤波器（`wiener2`）进一步改善图像质量。Wiener滤波器是一种自适应滤波器，能够根据图像局部的噪声水平来调整滤波强度。 这些程序示例提供了数字图像处理中基础和进阶技术的实际应用，对于学习和实践图像增强和滤波器技术非常有帮助。通过对这些代码的分析和实验，读者可以深入理解各种图像处理算法的工作原理，并能够应用于实际的图像处理任务。