图像处理实验指南：图像增强与形态学分析

"实验指导书2019-实验一1" 本实验主要涉及图像处理的基础知识，包括图像增强和二值形态学操作。实验旨在帮助学生深入理解图像处理技术，特别是如何选择适当的图像增强方法来提升图像清晰度，以及如何运用二值形态学消除干扰，获取目标图像。 一、图像增强 1. 直方图均衡化：这是一种常见的图像增强技术，通过对图像的灰度直方图进行调整，使得增强后的图像在整个灰度范围内分布更加均匀，从而提高对比度。在MATLAB中，可以使用`histeq`函数实现直方图均衡化。例如，`J=histeq(I,n)`将原始图像`I`进行直方图均衡化，`n`指定灰度级数。同时，`imhist`函数用于展示直方图。 2. 灰度变换：灰度变换可以根据特定需求改变图像中每个像素的灰度值，以提升图像质量。MATLAB的`imadjust`函数可用于灰度变换，如`g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_outhigh_out],gamma)`，其中`f`是原始灰度图像，`[low_in high_in]`和`[low_out high_out]`定义输入和输出灰度范围，`gamma`则是伽马校正参数。 3. 同态滤波：针对动态范围大且感兴趣区域灰度较暗的图像，同态滤波在频域内进行处理，可以有效改善照明不均导致的细节丢失问题。这种技术通常用于处理高动态范围图像或光照变化大的场景。 二、二值形态学 二值形态学是处理二值图像的重要工具，常用于消除噪声、连接断开的物体、去除小物体等。在这个实验中，学生需要对处理后的图像进行阈值处理，生成二值图像，然后利用形态学操作（如腐蚀、膨胀、开闭运算等）提取出字母和数字区域。在MATLAB中，`imopen`, `imclose`, `imerode`, `imdilate`等函数可用于二值形态学操作。 实验中，学生将实践上述理论，通过比较不同图像增强方法的效果和参数选择对结果的影响，进一步巩固理论知识。同时，他们还需要对处理结果进行评价，并从理论上进行合理解释，这有助于培养他们的分析能力和实践经验。