MATLAB数字图像处理实验：图像操作与直方图均衡化

"该资源是关于数字图像处理的实验题型整理，主要涉及MATLAB环境下的图像基本操作，包括读取、显示、旋转、加亮、取反、直方图衡化等。" 在数字图像处理领域，MATLAB是一个常用的工具，它提供了丰富的函数和功能来处理各种图像操作。这个实验主要是为了让学生熟悉这些基本操作，为更复杂的图像处理打下基础。 1. **读取和显示图像**：MATLAB通过`imread()`函数可以读取不同格式的图像文件，如示例中的`rice.tif`。`imshow()`函数用于显示图像，例如`imshow(I)`将读取的图像显示出来。 2. **图像增强**：图像可以通过简单的算术运算进行增强。例如，`I+80`可以使图像整体加亮，`imcomplement(I)`则实现图像的取反操作。 3. **图像旋转**：`imrotate()`函数用于图像的旋转，例如`imrotate(I,45)`将图像顺时针旋转45度。 4. **图像信息和大小**：`whos I`可以查看变量I（即图像）的相关信息，`size(I)`则返回图像的行数（M）和列数（N），用于获取图像尺寸。 5. **彩色到黑白转换**：`rgb2gray()`函数将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。通过`subplot()`函数可以同时显示原图像和转换后的图像。 6. **直方图与均衡化**：直方图是反映图像灰度分布的重要工具，`imhist()`函数绘制图像的直方图。直方图均衡化通过`histeq()`函数实现，它可以使图像的灰度分布更加均匀，提升图像对比度。均衡化后的图像和直方图也会被显示出来。 实验中提到的`size()`函数在计算图像的尺寸以及进行像素操作时非常关键。`subplot()`用于在同一个图形窗口内划分多个子图，便于对比展示。单独显示图像则可以使用`figure`命令创建新窗口，再用`imshow()`显示。 总结来说，这个实验涵盖了数字图像处理的基本操作，包括图像的读取、显示、增强、几何变换、颜色空间转换以及直方图分析和均衡化，这些都是进行复杂图像处理的基础。掌握这些技能对于理解和应用图像处理算法至关重要。