Matlab实现图像处理：直方图均衡化与亮度调整

本资源文档主要介绍了如何使用MATLAB进行数字图像处理，具体涉及到了两个关键实验：直方图均衡化和图像亮度调整。首先，通过`imread`函数读取图像，并展示了如何操作和显示原始图像及其直方图。在实验1.2中，通过`immultiply`函数对图像进行乘法运算，观察到图像变亮或变暗的现象，这是因为乘以大于1的数值会使像素值增加，反之则减小。 在图像直方图均衡化部分，使用了`histeq`函数对'cameraman.tif'图像进行处理，目标灰度级设为256。均衡化后的图像与原始图像相比，直方图分布更加均匀，原先密集的部分变得分散，这有助于提升图像的对比度和视觉效果。直方图均衡化是图像增强的一种常用方法，通过对图像灰度级的重新分配，使得图像的动态范围得到扩展，有利于后续的图像分析和识别。 总结来说，MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，用户可以通过这些函数实现诸如直方图均衡化这样的基础操作，以改善图像质量并便于后续的处理步骤。在实际应用中，理解这些基本概念和技术对于图像处理、计算机视觉乃至机器学习任务都是非常重要的。通过实践和深入学习，可以更好地掌握MATLAB在数字图像处理中的作用。