MATLAB图像处理：点运算与直方图均衡化实验

"该文档是一个关于数字图像处理实验的指导资料，涵盖了MATLAB环境下的图像增强、边缘检测和图像操作。实验主要涉及点运算、直方图处理、图像平滑去噪等内容，旨在让学生掌握基本的图像处理技术。" 在实验1中，重点在于点运算和直方图处理。点运算是一种针对图像中每个像素进行操作的技术，常用于调整图像的亮度和对比度。实验要求学生使用MATLAB图像工具箱来显示和处理图像直方图，以及通过点操作改善图像质量。例如，对于灰度范围偏小、灰度偏低的图像，可以通过调整像素值来扩大其动态范围；对于暗处细节模糊的图像，可以提高暗部的亮度；而对于亮处细节难以辨识的图像，可以降低亮部的亮度。直方图均衡化是一种常见的点运算，它通过重新分配像素值来扩展图像的灰度级分布，从而增强图像的整体视觉效果。然而，经过均衡化后的直方图可能不再均匀，这是因为像素值被重新映射以充分利用整个灰度级，可能导致某些灰度级合并，从而减少灰度级的数量。 实验报告应包含对点运算原理的解释、程序代码及其注释，以及对处理前后图像直方图变化的分析。这有助于学生深入理解点运算在图像增强中的作用以及直方图均衡化的原理。 实验2则关注图像平滑，即图像去噪。实验内容包括静态场景图像的平均处理、空间域模板卷积、频域低通滤波和中值滤波。这些方法各有特点，例如，图像平均可以减小随机噪声，但可能抹去图像细节；空间域模板卷积（如高斯滤波、矩形滤波等）可以平滑图像，不同模板形状和大小会影响平滑效果；频域滤波通过设定特定的滤波器模型和截止频率来抑制高频噪声；而中值滤波则对椒盐噪声有很好的去除效果。实验要求学生对比不同方法的效果，理解各种滤波器的选择和参数设置对图像质量的影响。 思考题进一步引导学生探索图像处理的各个方面，例如不同模板对空间域滤波的影响，模板大小如何改变滤波效果，多幅图像平均去噪的适用条件，以及频域滤波器的选择等。 这个实验文档提供了丰富的实践机会，让学生在MATLAB环境下掌握数字图像处理的基本概念和技术，包括图像增强、直方图处理和平滑去噪，同时也培养了他们分析和解决问题的能力。