Matlab图像处理入门：直方图均衡与对比度增强

"这篇资源主要介绍了Matlab中与图像处理相关的几个关键函数，包括imhist、imcontour、imadjust和histeq，适用于Matlab初学者学习图像增强和直方图处理技术。" 在Matlab中，图像处理是一门重要的技术，尤其在科学研究、工程应用以及视觉艺术等领域都有广泛的应用。本资源主要讲解了四个用于图像处理的基本函数，它们可以帮助用户进行图像的分析、增强和对比度调整。 1. **imhist函数**：此函数用于计算和显示图像的直方图，直观地呈现图像中不同灰度值的分布情况。通过`imhist(I,n)`可以计算灰度图像I的直方图，n表示指定的灰度级数，默认为256。如果图像为索引色图像，可以使用`imhist(X,map)`，其中map为调色板。此外，`stem(x,counts)`函数也可以用来显示直方图。 2. **imcontour函数**：这个函数用于显示图像的等灰度值图，即等高线图。通过`imcontour(I,n)`可以绘制图像I的n个灰度级等值线，`imcontour(I,v)`则允许用户自定义等值线的灰度级向量v。 3. **imadjust函数**：该函数用于调整图像的对比度，通过直方图变换实现。基本形式如`J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)`，其中I为原始图像，[lowhigh]指定原始图像中要变换的灰度范围，[bottomtop]指定了新的灰度范围，gamma为伽马校正值。对于索引色图像，可以调整调色板，如`newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)`。 4. **histeq函数**：这是进行直方图均衡化的函数，目的是使图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的视觉效果。`J=histeq(I,hgram)`将图像I的直方图转换为指定的直方图hgram。`J=histeq(I,n)`则指定均衡化后灰度级的数量n。当需要返回变换矩阵时，可以使用`[J,T]=histeq(I,)`。对于索引色图像，`newmap=histeq(X,map)`和`[new,T]=histeq(X,)`可以对调色板进行均衡化处理。 以上四个函数是Matlab中处理图像的基本工具，尤其在图像增强和对比度调整方面非常重要。了解并熟练掌握这些函数，可以帮助初学者更好地理解图像处理原理，并在实际项目中有效地应用这些技术。同时，资源中还提到了图像噪声的相关知识，表明该教程可能还会涉及图像去噪和质量改善等内容。