图像处理：直方图绘制与均衡化

"该资源是一份关于数字图像处理的实验报告，主要介绍如何绘制图像直方图以及执行直方图均衡处理。实验旨在通过编程实现对图像的预处理，包括灰度化，然后分析图像的灰度直方图，最后进行直方图均衡化以改善图像质量。" 在图像处理领域，直方图是一种非常重要的工具，它能够反映出图像中不同灰度级的像素分布情况。实验内容包括两部分：一是编程绘制图像的直方图，二是进行直方图均衡处理。 1. 绘制直方图： 直方图的生成首先需要对图像进行灰度化，即将RGB彩色图像转换为单通道的灰度图像。这可以通过`rgb2gray`函数来实现。然后，计算图像中每个灰度级的像素数量，并除以总像素数得到概率值。这些概率值沿横坐标（灰度值）和纵坐标（出现概率）绘制在直方图上，可以直观地看出图像的灰度分布。 2. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，其目的是通过对原始直方图的变换，使得图像的灰度级分布更加均匀，从而提升图像的对比度。在实验中，通过计算每个灰度级的累积分布函数（CDF），然后映射到新的灰度级上，实现了直方图均衡化。这一步骤可以扩展图像中灰度值的动态范围，使得原本集中在少数灰度级的像素分布变得更为广泛，有助于提高图像的可读性和分析效果。 实验代码中，`find`函数用于查找数组中特定值的位置，`length`计算元素的数量，`bar`函数用于绘制条形图，`figure`则创建一个新的图形窗口。在直方图均衡化部分，使用了循环计算新的灰度级分配，并用`imshow`函数展示处理前后的图像效果。 通过这个实验，学习者不仅可以理解直方图的概念，还能掌握直方图均衡化的实现方法，这对于数学建模和图像分析工作具有实际意义。此外，此实验还强调了图像质量改善的重要性，特别是在存在噪声和畸变的情况下，直方图均衡化能够有效地提升图像的视觉效果。