直方图修正法与图像增强：理论与实践

"数字图像处理课程课件，涵盖了图像增强中的直方图修正法，包括直方图的定义、性质、直方图均衡化的概念及应用。" 数字图像处理是计算机科学领域的重要分支，广泛应用于图像分析、识别和处理。本课件主要探讨的是图像增强中的一个重要技术——直方图修正法，特别是直方图均衡化。直方图是描述图像中各灰度级像素出现频率的图形，它可以帮助我们理解图像的整体亮度分布和对比度情况。 在图像处理中，直方图定义为图像中每个灰度值出现的次数或频率，以灰度值为横轴，出现次数为纵轴绘制。例如，对于一个256×256的灰度图像，可以使用MATLAB的`imhist()`函数绘制直方图。直方图的性质表明，它仅反映了灰度值的分布情况，而不包含像素的位置信息。此外，同一直方图可以对应不同的图像，即图像与直方图之间存在多对一的关系。 直方图均衡化是一种提高图像对比度的技术，它通过累积分布函数（CDF）转换来实现。累积分布函数是从0增加到1的单调递增函数，它将原始图像的灰度级映射到新的灰度级上，使得图像的直方图更加均匀，从而提升整体对比度。离散的累积分布函数在处理图像时，会将原始灰度级rk映射到新的灰度级T(rk)，这样可以有效地扩展图像的动态范围，使得原本集中在某些灰度区间的像素分布更加分散。 在学习这部分内容时，需要重点理解直方图的定义、性质，以及如何通过累积分布函数进行直方图均衡化。同时，直方图规定化作为自学内容，也是图像增强的一种方法，它可以将直方图调整到预设的形式，以满足特定的应用需求。课后作业包括对直方图的计算，这有助于巩固理论知识并实践图像处理技术。 通过深入学习和掌握这些知识点，不仅可以提升对数字图像处理的理解，还能为实际的图像分析和处理项目提供坚实的基础。在实际应用中，直方图修正法常用于图像预处理，以改善图像质量，使其更适合后续的特征提取、目标检测等任务。